近日，挪威奧斯陸大學信息學係機器人與(yu) 智能係統實驗室的一個(ge) 研究團隊正在設計開發一種可3D打印的機器人。這種機器人具備自我學習(xi) 和自我修複能力，可以在人類無法存在的環境裏——如被破壞的核電廠、遙遠的外星空間——獨立解決(jue) 複雜的任務。 

    該機器人團隊已經先後設計了三代自我學習(xi) 和自我修複的機器人。 第一代機器人，是一個(ge) “機器人雞”，研究團隊稱之“Henriette”，它能自學走路和跨越的障礙。Henriette曾經失去了一條腿，在沒有得到它的設計者和程序員的幫助的情況下，它學會(hui) 了使用剩下的一個(ge) 腿走動。 

    第二代自主學習(xi) 的機器人，是由碩士研究生Tønnes Nygaard設計的。這台機器人的不同之處在於(yu) 它是基於(yu) 一個(ge) 模擬程序設計的，該程序能夠計算出自己的身體(ti) 應該是什麽(me) 樣子的——例如，它應該有多少條腿？這些腿應該有多長？腿與(yu) 腿之間的距離應該是多少？等等。一言以蔽之，這台機器人能夠設計自己。

    第三代機器人也是迄今最靈活的一代機器人，它結合了上兩(liang) 代機器人的優(you) 點，能夠根據模擬程序提示自己所需要的腿和關(guan) 節的數量，同時還具備自我學習(xi) 和自我修複的能力。據助理教授Kyrre Glette介紹，其工作過程如下：“我們(men) 告訴仿真程序我們(men) 希望機器人做什麽(me) 、它應當走多快、它的大小和能源消耗的水平。然後該程序以此為(wei) 目的進行運算，在數千種可能的配置和路徑中找到人工進化的最佳模式。 

    研究團隊經過了三代的迭代設計研發之後，其機器人的運行機製變得益發複雜，而研究人員也相應地希望該機器人能夠執行更加複雜的任務。據了解，這些機器人都是通過3D打印製作出來，然後進行功能測試的。在測試中研究團隊發現,機器人在“真實世界中表現出來的功能常常與(yu) 它要模擬的對象不同。”另一位團隊成員Mats Høvin教授指出。

機器人研究團隊成員

    如何縮小機器人仿真程序的學習(xi) 能力和實踐能力與(yu) 現實世界之間的差距是當下機器人研究團隊所麵臨(lin) 的挑戰。

    對於(yu) 機器人來說更為(wei) 實際的是當它們(men) 在麵對困難的時候應當如何去做。在理想狀態下，一個(ge) 能夠自我學習(xi) 和自我複製的機器人的主要功能之一就是自主應對不可預見的問題。例如，研究團隊提供的一個(ge) 場景是這樣的：機器人進入受損的核電廠，遇到了未曾預料到的樓梯。它的反應是先拍攝樓梯的照片，並對照片進行分析，然後，配備自己的3D打印機，3D打印和安裝部件，幫助它越過樓梯。

    在另一個(ge) 場景中，一個(ge) 能夠自我學習(xi) 、自我修複的機器人被送進了遙遠的星球中的一個(ge) 深深的礦井，它需要在不平的地形上進行導航，爬上巨石，並改變方向。當它遇到的問題時，它會(hui) 分析形勢，並可能為(wei) 自己增加必要的部件作為(wei) 回應——例如，在其原有的兩(liang) 條或四條腿上，再加兩(liang) 條腿，這將幫助它像螃蟹一樣爬過粗糙的表麵（就像視頻中看到的那樣）。

    3D打印在其中起到的作用無可估量，它既是研究團隊用來製造機器人原型的利器，又是機器人內(nei) 置的工具，幫助它們(men) 解決(jue) 在上述類似場景中遇到的問題。“3D打印機，”Høvin說，“能夠製造出你想要的任何對象，這意味著你不必操心模具的事，並能夠一次打印出結構極其複雜的零件。” 

    奧斯陸大學使用的3D打印機價(jia) 位在40萬(wan) 挪威克朗（約合58000美元）和300萬(wan) 挪威克朗（約合44萬(wan) 美元）之間。目前尚不清楚，在研究和原型階段，這些自我修複的機器人使用什麽(me) 樣的打印機。