善用工具的模組機器人
台大電機系 陳明佑 編譯
環境識別演算法
SMORES-EP首先會運用感知模組測量環境中各處的高度，繪製出一套半立體地形圖，並與自身資料庫中的地形資料比對，直到找到高台、裂隙等，能夠連接不同區塊的地形構造。接著，SMORES-EP會找出環境中能運用的物件，例如方形或楔行物體，並以此搭建橋樑或斜坡等輔助工具，擴大機器人的行動範圍。現階段，雖說這些特殊地形和建造物件，仍需由研究團隊先行輸入SMORES-EP的資料庫中，但機器人已有能力自行決定要建造何種結構，以及要在哪裡使用這些結構。
其關鍵在於機器人的決策邏輯。SMORES-EP並無事先預設的行為模式，而是根據所面對的環境與任務，選擇出最適合的應對策略。在識別出環境中的不同地形後，機器人會判斷目前是否能直接達成任務；若否，環境中有哪些能作為輔助的物件、是否可以透過改變環境來達成任務。如果可以，機器人將判斷「如何」以及「在那裡」使用這些工具。最終才動手改造，達成目標。
結果與驗證
為了確認上述架構的可行性，研究團隊進行了兩個實驗。
第一個實驗中，研究團隊要求SMORES-EP完成「打開櫃子下層抽屜」並「前往更高處」的任務。這個任務共執行兩次：第一次，抽屜內部堆滿書籍，抽屜於是被識別為一個能幫助機器人抵達高處的平台。SMORES-EP於是運用了周遭的物件搭建出階梯，成功抵達較高處。第二次，作為參照，抽屜裡則沒有放置任何物品。SMORES-EP判斷出環境中沒有特殊地形，故無法達成任務。對照之下，可以展示出SMORES-EP的決策能力——它是真的經過了判斷才決定自身行動，並且它的行動確實在回應其所面對的環境。
第二個實驗中，SMORES-EP被放到中間相隔一道裂隙的兩個平台之一，並被要求到達對岸平台。結果顯示：機器人能夠識別出中間的裂隙地形，並使用一旁物件搭建橋樑，成功抵達對岸。這個實驗說明了機器人確實能夠藉由改變環境，拓展其行動範圍。
此實驗的目的，在於證明良好設計的機器人，在研究團隊所提出的架構下，能夠整合包含感知、運動與規劃等多種能力，改造環境，完成原先無法達成的目標。雖然目前實驗對象僅侷限於SMORES-EP與類似機器人，但相同的概念與架構，未來必能廣泛應用於其他領域與他種機器人，以達成更加多元的任務。
參考資料
- T. Tosun, J. Daudelin, G. Jing, H. Kress-Gazit, M. Campbell and M. Yim, “Perception-Informed Autonomous Environment Augmentation With Modular Robots“, Arxiv.org, 2018.
- E. Ackerman, “Simple Robots Perform Complex Tasks With Environmental Modifications“, IEEE Spectrum, 2018.