水下機器人，長什麼樣？2016 年，兩名斯坦福大學AI 實驗室學生在對大疆無人機研究了一番後，設計了一款名為SeaDrone 的機器人，隨後還將其一步步變成了現實的水下監控產品，並成立了自己的公司O-Robotix。

同年10 月21 日的世界機器人大會主論壇上，斯坦福大學Oussama Khatib 教授在演講中介紹了一款海底“阿凡達”，人類不僅可以操控它，還可以通過它身上搭載的眾多傳感器來“感受”海底世界。

2021 年1 月，來自哈佛大學約翰·保爾森工程和應用科學學院、韋斯生物啟發工程研究所的一組科學家設計了一群大眼萌機器魚，研究成果登上知名學術期刊Science Robotics 封面。

可見，水下機器人逐漸呈現出仿生趨勢。想像一下，在“魚的世界”裡，混進一條機器魚要比一台龐大的機器更為合理自然，更符合仿生學原理。

而MIT 計算機科學和人工智能實驗室（CSAIL）提出的想法是，製造一款類海洋生物機器人，其外形不僅可以是魚，還可以是海星！

嗯沒錯，「派大星MIT 分星」來了！

如何用18 小時造出一個“派大星”？

2021 年3 月31 日，相關研究成果發表於 IEEE RA-L 期刊，題為Underwater Soft Robot Modeling and Control With Differentiable Simulation（基於可差分模擬的水下機器人建模與控制）。

隨著水下機器人技術不斷推進，包括海底探索、樣品採集、海洋生物觀察在內的多項任務如今都能更順利地實現，學界也已經為此類機器人的開發嘗試了多種方案，但由於軟體系統具有高自由度，計算起來並不容易，對水下軟體機器人進行建模、控制其實是一個較為棘手的問題。

論文介紹：

要對水下軟體機器人進行建模，不僅要順應機器人的形變，還要考慮到機器人與水環境之間複雜的固體-流體耦合。軟體機器人的複雜動力學及其與水環境的相互作用通常會導致模擬和實際實驗之間存在巨大的差距。

因此，只有縮小機器人在模擬時和實際操作中的差距，未來機器人控制器和設計才能越來越可靠地轉移到現實世界中。

如下圖所示，研究團隊的策略是，將一個可差分模擬器嵌入到一個在模擬和真實實驗之間交替的管道中。給定的控制輸入（左）是機器人捕獲到的真實世界的運動數據。這些數據被傳送到可差分模擬器，在那裡系統識別縮小了現實（右下角的四個綠色球體）和模擬（右下角的四個藍色球體）之間的差距，之後通過軌跡優化生成新的控制序列。

這一方法被稱為Real2Sim，經過這樣的迭代轉移，研究團隊實現了軌跡優化、差距縮小。

研究團隊表示：

將可差分模擬與可差分的分析流體力學模型相結合，可以改進軟體機器人的建模和優化。

既然有了方法，那就設計一款機器人試試。

研究團隊利用C++ 和Python 開發的機器學習算法系統，設計了一隻由四個肌腱驅動的“派大星”，四個腳尖到其背部的電機分別有一根線纜。

他們選用的材料是矽膠泡沫，既富有彈性又足夠柔軟，可以保證機器人在狹窄空間中移動。

隨後，“派大星”被放進一個水箱進行測試，為記錄實際情況，水箱外放置了一個高速相機。

【左側無水，右側有水】

實際上，從設計到通過Real2Sim 方法對其優化，整個過程只需18 小時。可見，該團隊的可拆分模擬迭代在很大程度上減少了機器人開發的時間成本。

關於作者

如上文所述，這一設計來自於 MIT CSAIL。一位名為 Tao Du 的團隊成員是該論文共同一作，此次主導了“派大星”的軟硬件開發。Tao Du 本科畢業於清華大學軟件學院，隨後在斯坦福大學計算機讀碩士，目前MIT 博士在讀，研究方向是計算機圖形學、機器人學和機器學習，關注複雜物理系統中具有挑戰性的設計和控制問題。

作者名單中看到了另一個名字——Daniela Rus。Daniela Rus 是MIT CSAIL 主任、Andrew and Erna Viterbi 電氣工程和計算機科學教授、IEEE Fellow、AAAI Fellow、美國國家工程院院士，曾於康奈爾大學獲得計算機科學博士學位，主要研究領域涵蓋機器人、移動計算和數據科學。

今年3 月，福布斯AI 專欄作家、創業投資公司Highland Capital Partners 風投專家 Rob Toews 曾撰文列舉出了8 位具有代表性的AI 領域女性領袖，Daniela Rus 榜上有名。

實際上在CCF-GAIR 2016 的機器人專場上，Daniela Rus 曾登台作報告演說，講述了世界機器人領域十二大前沿技術趨勢。