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06-17
【图片来源：加州大学伯克利分校所有者：加州大学伯克利分校】雷锋网：加州大学伯克利分校开发的独特机器人几年前的跳腿机器人Salto最近获得了新的升级，并将在ICRA会议上亮相。
有IEEE Spectrum最新进展介绍，雷锋网全文编译如下。
在很多人眼中，来自加州大学伯克利分校的 Salto 自 2000 年以来一直是他们最喜欢的机器人之一，然后在接下来的几年里随着机器人技术的突飞猛进，Salto 开始显得有些过时了。
虽然它保持了与第一代Salto相同的原理，但一系列的升级赋予了它更多的动态操作能力。
最初的萨尔托能够二段跳。
2011 年添加的推进器赋予其将多次跳跃链接在一起所需的控制能力。
在去年的 IROS 上，研究人员修改了控制器，为 Salto 提供精确跳跃所需的智能，使其能够跳过一系列（或更多）垂直障碍物。
为了让 Salto 保持直立和完整，它必须在动作捕捉的环境中跳跃。
这带来了很大的局限性，研究人员自己也知道这只能是一个看起来很酷的研究项目或者可以制作一些吸引眼球的视频，但除此之外没有任何用处。
在今天的 ICRA 会议上，加州大学伯克利分校机器人专家 Justin Yim 和 Eric Wang（来自 Ron Fearing 的仿生微系统实验室）展示了最新版本的 Salto，它增加了完全消除动作捕捉系统所需的传输。
感觉和计算能力。
Salto 可以在实验室外或完全在户外随意跳跃。
Salto 不会自主跳跃，因为它没有任何机载遥感功能。
贾斯汀不断“驾驶”机器人，使其保持在人行道上并避开障碍物。
跳上台阶也是人类驱动的，论文中对运动顺序的描述提醒我们为什么让人类控制机器人是一个坏主意：人类操作员引导机器人跳跃到合适的位置，然后在直线到达0.43m高的台阶。
机器人被引导向上跳，向右跳，然后向左跳。
这个过程总共持续了 19 秒，然后人为错误导致机器人向左跳进灌木丛。
【图片来源：加州大学伯克利分校所有者：加州大学伯克利分校】新的机载姿态估计和跳跃控制系统（也称为 SHOVE，用于滑行跳跃方向和速度估计）足够鲁棒，即使在海绵等柔软的表面上，Salto 也能跳跃不断地。
它使用航位推算来估计每次跳跃后的位置变化。
即使它在几分钟内跳跃，这个估计也只会在 1-2 米之间波动（意味着每次跳跃的误差小于 1 厘米）。
然而，现在棘手的部分是如何准确评估萨尔托的态度，我们假设研究人员所说的“态度”指的是它的方向（而不是它有多么“激进”）。
姿态评估误差相差约1度，每次跳跃之间存在约0.5m的误差，这意味着，在实践中，Salto无法足够准确地规划其跳跃，使其能够在不被阻挡的情况下很好地爬楼梯。
摔倒。
不过，这项工作已经在进行中，研究人员希望更高精度的估计和控制能够让机器人在更多样化的表面上跳跃，比如楼梯、家具和其他暴露的物体，或者室内的软家具和天然植物。
这个软底。
研究人员告诉我们，除了可能对发动机和电池进行升级，使其具有更大的跳跃力和运行更长时间之外，Salto 的硬件目前已经足够了。
目前的研究重点是新行为，研究人员已经有了想法。
他们计划给萨尔托添加一些抓地力的脚，这样它就可以从地面跳到树枝上。
Ron Fearing教授在视频中提到那些“脚”和“手”将是一个很大的升级，他还表示他仍然喜欢Salto。
原创论文：《Drift-free Roll and Pitch Estimation for High-acceleration Hopping》，《高加速度跳动中的无漂移的翻滚和跳动估计》（已被ICLR录用）雷锋网注：本文编译自机器人博主Evan Ackerman发表于IEEE Spectrum electronics的文章雷锋网杂志文章版权所有，未经授权禁止转载。
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