作者： Víctor Mayoral-Vilches 和 Giulio Corradi，賽靈思公司

　　連載一：什么是自適應機器人？

　　機器人是一種系統級的系統，它由感知周邊環境的傳感器、根據感知采取行動的致動器和負責處理數據的計算構成，用于對其應用做出連貫一致的響應。在很大程度上機器人技術是一種系統集成的藝術，從軟件的角度和硬件的角度看皆是如此。以往的研究揭示，在機器人領域中多達 70% 的資源被用于集成，而不是用于開發最終應用。直到最近，隨著較低端的工業機器人走向大規模普及化，機器人公司才開始在硬件基礎上著重軟件開發。盡管如此，機器人仍然是高度專業化的系統，旨在以高可靠性和高精度執行一系列任務。因此，機器人內部的硬件和軟件能力之間的關系十分重要。

　　大多數機器人通過內部網絡交換信息并滿足時序要求。從這種意義上來講，機器人屬于時間敏感型網絡。

　　機器人系統機載資源通常有限，包括存儲器、I/O 和磁盤或計算功能，從而阻礙了系統集成進程，使之難以滿足非結構化、動態和不斷變化環境的實時性要求。隨著機器人內部網絡安全的發展，這一點更是如此，因為它經常會在使用壽命方面給機器人帶來新的要求，這需要修改機器人的邏輯，從而對實時環路產生影響。因此，為機器人系統選擇合適的計算平臺至關重要，該平臺既要簡化系統集成、符合功耗限制，同時也要適應機器人應用不斷變化的需求。

　　自適應機器人是指那些能夠成功應對新狀況的機器人。要成為一個名副其實的自適應機器人，必須具備以下三大基本特征中至少一個：自適應行為、自適應機電一體化、自適應計算。擁有全部三大基本特征的機器人，則可被視為“全自適應機器人”。

　　總而言之，機器人是能夠以高可靠性和高精度執行一系列任務的高度專業化的系統。機器人內部的硬件和軟件能力之間的關系十分重要。因此，為機器人系統選擇合適的計算平臺至關重要。該平臺既要能夠簡化系統集成、符合功耗需求，同時也要能夠適應機器人應用不斷變化的需求。

　　自適應機電一體化 （Adaptive mechatronics）是一個業已存在數十年的概念。Gosselin 從機械的角度探討這個課題，并將自適應系統定義為能夠成功響應新狀況的系統。此外，他還將自適應機器人機械系統定義為自適應系統，即通過高度依賴機械屬性，能夠適應外部的新狀況。Gosselin 提供了各種純粹依靠機械構造的自適應機器人系統的雛形示例，包括自適應機器人手。此外，Ivanov 也從純機械角度研究自適應機器人，在研究中他提議自適應機器人應考慮使用自適應電力驅動裝置，根據載荷改變電力驅動裝置的輸出。他將這種自適應行為命名為自調節 （self-regulation），并認為自適應電力驅動裝置能在機器人應用中實現高能效。通過采用傳感器輸入控制機制將這項研究延伸到機電一體化領域，產生了一項有關采用傳感器反饋實現自適應機器人控制的研究。示例包括視覺反饋或力傳感器反饋等。

　　機器人的自適應行為并非新穎概念。它可追溯到上世紀 80 年代中期 Brooks 提出的基于行為的機器人方法和他的包容式架構 （subsumption architecture）。在上世紀 90 年代，不同的研究小組都在研究如何讓機器人具備靈活應變能力和自我組織能力，從而提高機器人的自主性。他們往往是通過某種控制機制（使用某種形式的人工神經網絡與機器人的傳感器和致動器相連）來實現的。后來的 Ziemke在其研究中總結了這種方法，提出了自適應神經機器人的概念。

　　這種概念創造性地率先使用“自適應機器人”一詞，指代用人工神經系統和自適應技術控制自主主體。最近，在《Robotic Fabrication in Architecture， Art and Design 2018》的機器人專輯中，作者援引“自適應機器人”的說法，指通過添加感知和處理實現的完全自適應行為（與 Ivanov提出的“自適應機器人”概念不同，后者主要關注機械構造角度）。根據原文，自適應機器人是指能夠通過加裝傳感器，適應不斷變化的環境條件和材料特性，同時在一定程度上保持可預測性的機器人。與該研究同時代、同思路的 Mayoral-Vilches 等提出自主適配機器人的概念。這個概念利用硬件模塊化和人工智能（指上世紀 90 年代的自適應神經機器人趨勢）節省構建這種機器人所需的工作量和時間。

　　自適應計算是自適應機器人第三大基本特征。對于機器人而言，它指的是機器人能夠在運行過程中適配其計算系統的一個或多個屬性（如確定性、功耗或吞吐量）。正如“What is adaptive computing？”中介紹的，FPGA 是實現自適應計算的理想技術。FPGA 最早由賽靈思聯合創始人之一 Freeman 在 1984 年提出，它為自適應計算奠定了基礎。FPGA 兼具通用性和強大功能，同時效率高、成本低。因為在 FPGA 上實現其他處理架構，還可以實現并行處理，因此 FPGA 可以用于處理幾乎任何機器人內部的任務。讓 FPGA 成為自適應計算的另一特征在于，能夠針對每一種機器人應用的需求專門定制數據路徑寬度和寄存器長度。

　　如何在機器人中使用自適應計算的示例包括為加速運動規劃而設計的計算流水線、分布式同步或時間敏感型彈性通信等。有關機器人自適應計算的更多示例可參閱“A survey of FPGA-based robotic computing”和“A survey on FPGA-based sensor systems： towards intelligent and reconfigurable low-power sensors for computer vision， control and signal processing”。