用于基于连杆机器人原型的连杆演化

机器人系统的原型设计是一个耗时的过程。然而，计算机辅助设计可显著加快该过程。质量-多样性演化方法同时优化新颖性与性能，并可用于生成多样化设计的宝库。该设计宝库可用作指导设计者并启动快速原型过程的工具。本文在基于机械连杆的机器人背景下探索这一想法。这些机器人可作为快速原型设计的良好测试平台，因为它们可快速修改以进行设计上的迅速迭代。我们比较了三种用于优化二维机械连杆的演化算法：1)标准演化算法，2)多目标算法NSGA-II，以及3)质量-多样性算法MAP-Elites。随后通过原型过程在物理六足机器人上实现部分发现的连杆，并在两种不同地面上测试。我们发现除标准演化算法外，所有被测方法均能找到生成类似于指定期望路径的机械连杆。然而，以连杆长度为行为描述符的质量-多样性方法在原型设计中最有用。这是因为质量-多样性方法具有更多可选择的相似设计，并且搜索可通过行为描述符约束以制造出可在我们的六足平台上构建的连杆。