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用于展示“感知控制理论”如何帮助机器人以更像更人的方式行走的自平衡机器人。
由于曼彻斯特大学学习，心理学理论可以通过机器人能够走路的方式来改进。
该研究 - 临床心理学家，机器人工程师和机器人企业家之间的独特合作在今天的智能和机器人系统（3月4日，2020年）发表。
“[u]理论上可以真正能够使机器人转变为更逼真的机器。” - Warren Mansell博士
它分析了当驾驶自平衡机器人的标准算法 - 从简单的乐高制成的标准算法 - 被基于“感知控制理论”的标准算法替换。
该理论被编码为小型机器人，使其能够控制它所感知的东西，使其更有效地移动，就像人类和其他动物一样。
虽然机器人在两个轮子上移动，但它是一个“倒立的摆锤”，这需要敏捷的平衡以与我们走路时的身体在我们的身体上保持直立的方式相似。
所以，机器人可以平衡越好，更好的准备它会像人类一样走路。
在研究中，通过评估其环境至少100秒，更逼近的机器人比其竞争对手更加准确，更迅速，更有效地均衡。
它也搬到了一个新的位置，即使横向粗糙，比其竞争对手更有效地。
当算法被编程到机器人中时，它显得更稳定并且过度摇动。
虽然感知控制理论已广泛用于心理治疗，教育和育儿干预措施，但这是第一次使用它在机器人中使用它在“头到头”测试中进行了比较。
新的研究，比较了与三种不同的软件控制器进行了编程和调整的相同倒立的摆锤机器人。
其中两个，比例控制和LQR广泛用于工程师以建立最新的机器人。
第三，感知控制理论最初来自工程，但它需要“Insider的角度”，指定机器人的“所需输入”或“需求”。
曼彻斯特大学临床心理学读者沃伦曼塞尔博士说：“虽然这是早期的工作，看看用于帮助有心理健康问题的人的科学理论如何实际上有助于工程师改善其设计的人工智能设备的设计。
“机器人尚未匹配科幻小说中的能力，如星球大战和刀片跑步者，没有人掌握在两英尺上行走。
“但是这种理论的使用可以真正能够将机器人转化为更逼真的机器。”
曼彻斯特大学机器人系统的高级讲师Simon Watson博士说：“大自然已经开发了我们所知道的最复杂的机器，因此能够实现灵感的算法是我们自己创造性发展能力的重要一步。
托马斯约翰逊，博士。建造和测试机器人的学生表示，“这项工作已经证明了具有感知控制理论的控制机器人的成功。本文是如何展示机器人的工程师如何从生活世界中找到灵感。“
计算机技术专家Rupert Young博士说：“这项研究是一种以激进的新方法窥视，了解如何构建机器人系统，这是现实世界的混乱，不可预测的性质，这是动态和适应性的。基于优雅和自然的方法，这种范式持有发展更复杂，自治机器人的承诺。“
参考：“为倒立摆动机器人的感知控制器的实施”由Thomas Johnson，Siteng Zhou，Wei Cheah，Warren Mansell，Rupert Young和Simon Watson，3月4日，智能和机器人Systems.doi：
10.1007 / s10846-020-01158-4
