超震撼特斯拉推出蛇形充电机器人
还录不忘记特斯拉老总伊隆马斯克说道过，特斯拉正在做到一个“需要自动张开墙壁，像一条金属蛇一样相连上电池口”的电池平台？或许你不忘记，不过现在早已无关紧要，因为今天你早已能看见实物！说实话，这东西看起来略为有点可怕。除了“机械蛇”，我真为想不出更佳的形容。工作原理机器人学家原创分析。
这东西是怎么做出来的？可玩性多大？ 蛇形机器人研究从1976年就早已开始。但是产品级作品没听说过。
为什么？此类机器人的主要问题在于维度数低，又是串行结构无法掌控。某种程度长度的机械臂，为构建蛇形的灵活性度必须的关节数很多。特斯拉这条机械臂，上面有约二十节。这给机械结构和掌控方法都明确提出了很高拒绝。
机械结构蛇形机器人说白了就是串行机械臂，有三类基本结构。最简单的就是像普通机械臂一样，每个电机掌控一个关节，像这样： 图：CMU蛇形机器人 可以爬树侦察但是这种结构一般都是做到右图那种权利机器人，而相同基座的机械臂则很难做很多节，因为电机的顶盖随电机数目和到末端的距离是线性快速增长的，从根部数第二个电机既要忍受相当大重量，又要维持体积，制作可玩性十分大。
第二种是将驱动器全部置放基座内，利用机械传动构建各个关节的掌控。这是当今此类机器人的主流，此次特斯拉的机器人看起来也是使用这种方式。
图：茨城大学ShugenMa明确提出的超强校验蜿蜒型机器人两种差动耦合传动机构 如何构建高效的机械传动？传动结构仍然是蛇形机器人的研究重点和难题。它大多使用线传动的方式展开动力传输，传动线和机器人连杆之间的摩擦将不会对机器人的可靠性产生相当大的影响，对机器人用于的材料明确提出很高的耐用拒绝。
第三种是连续型结构，特点是整个机器人的电机数目（一般来说大于10个）大于机械结构的维度数（一般来说10个以上，对于硬结构而言是无穷多）。代表作品是Festo知名的气动下口：特斯拉此款机器人也有可能是这种结构，不是说道它是气动硬结构，而是说道它不一定每个关节都配上一个电机。就像人的手指一根筋可以夹住3个关节一样，这种掌控方式称作不出驱动。
掌控方式掌控方式分两类。对于软连杆式的机器人，其掌控方式与普通的机械臂并无本质差异，其运动学模型也可以用DH参数建模，而动力学模型由于机器人运动较慢基本可以忽视重力和阻抗以外的因素，唯一的问题是由于维度数太大，即使是运动学模型也往往过分简单。 普通工业机器人最少见的是6维度，因为这样恰好充足让末端手臂抵达任何方位、姿态。
即使是6维，把其末端方位回应成六个关节角的函数也得写出满满3页纸（样子是Motoman腊过这件事），而当维度涨10时，这个表达式写txt文本文档的大小是按MB收的（我腊过这事）。所以与其用准确模型获得准确解法，更加慢、更加简单的方式是用低阶近似于模型递归优化解法。具体说来，原本机器人模型复杂度随维度数目减少是指数快速增长，这个式子可以一步解法，但是过于简单。于是现在用一个局部线性化之类的方法，把获得一个随维度数线性快速增长的近似于模型，其复杂度一下子显得可以忽视，计算机瞬间可以获得解法；但是精度只在当前机器人姿态附近较为低。
没关系，那我们就要用这部分段嘛，这个几毫秒内算出来的模型，我们要用它50毫秒，就改版新的计算出来个模型，这样在这50ms内，模型还是较为准确的。 另众多类思路中用概率论，大名鼎鼎的Rapidly-ExploringRandomTree（RRT）就是此类方法中的经典。
非常简单说来，就是我虽然不告诉怎么一动我的二十个关节来让末端往目标方向移动，但我可以跑完建模尝试嘛。每一次尝试就是一次取样，而RRT就是获取了一种如何用最多取样次数获知准确解法的方法。我没有尝试过用于采样法，只告诉有个面相凶猛的国外教授称之为对于低维度机器人而言，在指数快速增长的可观关节空间里展开随机搜索是“hopeless”的。
连杆式机器人听完了。对于连续型机器人，情况困难了许多，由于关节间不不存在线形关系，所以运动学计算出来十分无法获得准确解法。风行的解决问题方法是将机器人的形状用一定的曲线（比如万能的贝塞尔）来近似于，用少量几个参数来展开编码，从而取得可以处置的模型。
特斯拉的这款机器人，只不过控制算法可玩性并不大，约20个维度，运动速度较为较慢，基本可以忽视动力学特性。难题在硬件。
看动作精度可以辨别不是气动，此类机器人一般不必液压，那么最有可能还是用电机（废话，人家车都用电机。）那么大的机械臂，动作如此平稳，一点超调晃动都看不出来，这就是实力了。
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