机器人与仿生学是否该结合 大自然或许已经给出了答案

 行业动态     |      2019-08-13 12:32
大自然与科技,看似是两个大相径庭的学科,实际上却有着千丝万缕的关联。1958年时,一名医学院毕业后在空军服役了20年的美国人斯蒂尔率先提出了将二者结合的理论,只不过当时还并未将其命名为仿生学,而是意图通过研究生物系统和生物体,来找到解决工程问题的方法。直至1960年9月,才被正式命名为仿生学。   然而仿生学的由来或许还可以追溯至更早,相传在大禹时期,人们通过观察鱼类在水中的活动,发现鱼尾的摇摆能够控制鱼身的前行与转弯,因此也就出现了船尾上架置的木桨。   再如1903年莱特兄弟建造的第一架飞机,也是借鉴了鸟类的身体结构,尤其是机翼部分,完全根据鸟类翅膀如何利用气流上升、下降并改变方向的原理。   正如玛特·富尼耶《当自然赋予科技灵感》一书所提到的——我们面对的许多问题,或许在千百万年前就被自然生物遇到了,经过漫长的进化,它们形成了绝妙的解决之道。   仿生学对人类科技的影响   玛特·富尼耶所说的解决之道,正是仿生学的核心课题,人们不断通过仿照和模拟生物特性,来创造出对人类发展起到贡献的技术。   尤其在仿生学这一概念被提出后,这一门学科彻底被“引燃”,据2006年仿生学专家理查德·邦瑟的一项研究报告显示,从1985-2005年之间,全球范围内非仿生的专利设计只攀升了2.7倍,而仿生学专利则增长了93倍之多。   现如今,仿生学这门独立的学科,早已应用在各个领域当中。如代表性的光场相机(又名:蝇眼照相机),灵感便来源于苍蝇的复眼,科学家通过仿效复眼小眼的蜂窝型结构,制成了用于科研的蝇眼照相机,一次能够拍摄千余张照片,飞机地速指示器、航空照相机均是运用了这一原理。   再比如我们现今常接触到的电子水墨屏,灵感便来源于蝴蝶。事实上,许多蝴蝶和一些鸟类羽毛(孔雀),翅膀上所展现的鲜艳色彩来源于化学的与物理色,化学的是自身生理代谢产生的色素颗粒,而物理色则是通过表面的棱柱状晶体结构所呈现出的。这些光被分成各种颜色的光带并反射到观察者的眼睛,与彩虹的原理大致相同。   高通的Mirasol显示技术正是复制了这个原理,模拟蝴蝶拍打翅膀时产生的鲜明色彩,以此实现高反射性,创造出一种“永远在线”的视觉效果。   当然,此类发明可谓数不胜数,如鲁班观察叶子边缘发明的锯、以啄木鸟头部为原型研发的安全帽、蝙蝠原理的雷达、青蛙眼原理的电子眼、以及贝尔实验室根据海绵结构发明出更强韧的光纤电缆等。比比皆是的案例,仿佛在告诉我们——自然,便是最好的老师。   仿生学与机器人   回到机器人领域,若说哪家仿生学做的比较抢眼,非波士顿动力与费斯托莫属。还记得马克·雷波特在创立波士顿动力时曾说过这样一句话——我们的长期目标,是要让机器人更有移动性、灵活性,在感知和智能上能和人类、动物相提并论,甚至超越他们。   马克·雷波特之所以重视仿生学,其原因在于现今地球上所存在的物种,它们完美适应了不同的生存环境,可以说这些生物是在无数次优胜劣汰中幸存下来的佼佼者,因此如果将其运用在机械设计当中,一些现实问题或许将会迎刃而解。   以波士顿动力早前的类似多节虫的攀爬机器人(RISE)为例,这台机器人的主要功能便是攀爬,“脚上”的微型爪,能够使其紧紧吸附在墙面。其中仿生学的应用让RISE拥有了其他仿生机器人所不具备的特殊能力。   而另一家从切割机以及可移位的切割床起家的费斯托,则有着更为艳惊四座的产品,他们研究过蚂蚁、袋鼠、蜻蜓、水母、蝴蝶、海豚等多个物种,并将其运用在了自家机器人上。   尤其是那个让人难辨真假的蝴蝶机器人,它能够每秒拍打1-2次翅膀,最高速度可达到2.5m/s,机身装有一个IMU,加速计,陀螺仪,指南针,还有两个90毫安的聚合物电池。   这台仿生机器人的出现,不仅是费斯托对外的一次技术展示,也是自家在小型化、轻量化结构和功能集成方面的又一次迈进,而其意义就在于,为将来的同类型产品减少材料方面的使用。正如费斯托所说——大自然给了我们答案,即如何用最少的能耗达到最高的性能。   机器人产业发展到一定阶段的必然产物   基本上来说,如上述所提到的仿生机器人并非个例,只不过此前仿生学大多用于军工、科研与工业领域,消费领域的运用相对较少。而当下我们也能感受到,越来越的军工科技正逐步被民用,因此消费级机器人与仿生学的交融似乎也不再遥不可及。   为何这么说,如果说仿生学短期只是作为一个“新鲜玩意”所备受瞩目的话,那么长期的未来,机器人显然要在生活中承担起更多元化的任务。   譬如服务机器人就是一个很好的例子,据国际机器人联合会(IFR)一组数据显示,2018年全球服务机器人市场达到92.5亿元,预计2020年将快速增长至156.9亿美元 。   显然,这应该是服务机器人发展历程中的第一个黄金阶段,毕竟科技产业都是“从无到有再到精”演变而来的,就好比智能手机,十年前没人认为它会往全触屏的形态去发展,更想不到机身上还能搭载指纹识别与面部识别技术。   服务机器人亦是如此,现如今出现在大众视野当中的,基本上无外乎圆圆滚滚那么几种形态,但这样的产品设计思路存在着一个很大的问题。   以最普遍的地形问题为例,人类能够轻松的适应各类非极限地形(平地、楼梯、斜坡),这是机器人所不具备的能力。基本上来说,已经商业化的产品,顶多能借助机器视觉来识别并绕开障碍物,但这还不足矣应对家庭中的各类场景。再比如说,人类可以适应很多工作岗位,既可以接待又能做调酒工作,但机器人不同,一个接待机器人目前不可能完成机械臂所担起的调酒工作。   然而机器人产业未来的方向,明显不是以产品为导向,而是要以需求为导向,持续纵深发展下去。就好比日本,其之所以大力发展机器人产业,显然是要将尖端技术推向至行业及普通家庭当中去。在1月份当地的一份报道中显示,名古屋大学医院和丰田工业公司开发了一个名为Palro的对话机器人。Palro不仅能够用于指导护理、看护,还能够实现将病人从床上抬到轮椅或帮助他们站立的功能。   显然,未来这些服务型机器人若想实现更多场景里的延伸,仿生学这门学科自然是绕不开的话题,尤其在新技术成本逐渐下降的未来,仿生机器人将会成为机器人产业发展到一定阶段的必然产物。