在生物界，竹节虫是一种奇葩的存在，最大的爱好是趴在那里cosplay一根树枝。此外，它们还有一个隐藏技能。

它们兼具大长腿和小短腿，前面的两条腿可以一边走路，一边当作触角来探路。按理说这走起路来肯定四仰八叉，让人不忍直视。然而实际上它的动作却十分丝滑，竟然毫无违和感。这就是让科学家们着迷它的地方。要知道他们自己造出的机器人，就算是几条腿同样长，走起路来都不免脚下拌蒜，时不时栽跟头。

▍长短腿也来走秀

他们先是抓了11只雌性竹节虫，让它们依次来在玻璃上走秀，并且在侧面立起一面镜子，跟玻璃呈45°，这样从侧面拍摄的行走过程的时候就可以同时“俯视”竹节虫了。相对于后腿（HL）和前腿（FL），中间腿（ML）的站立时间最长（0.55±0.04秒），而前腿的站立时间最短（0.50±0.03秒）。三只腿的平均站立时间之间存在显著差异。

他们发现竹节虫主要呈现出三足步态模式，同时抬起三只腿。有时又转变为四足步态，即只有两只腿同时移动。它们虽然几条腿长得参差不齐，但优点是每条腿都有独特的功能。比如前腿可以除了走路还可以用来做触角，感受地面凹凸不平（真正的触角很短，眼神也不好使，没办法）。在行走时前腿会试探性地伸出去，而且抬得比较高。在不同的路面上行走，它们的步态是不一样的。如果是走在天花板上，为了避免自己掉下来，竹节虫就要保证行走时有足够多条腿与天花板接触，它会从三足步态（三条腿接触）转变为四足步态（四条腿接触）或五足步态（五条腿接触）。

▍就freestyle，不带脑子的那种

为了进一步分析，研究团队制作了一台机器竹节虫。与竹节虫真身相比，机器人的结构更简单，它的身体分成三段，每段之间都是固定的。每条腿也分成三段，有三个关节，每个关节都是正交的。而且为了防止模拟出现误差，它比真实的竹节虫大了五倍。

不过说到底，科学家们最关心的还是竹节虫是怎么驾驭这几条腿的。竹节虫并没有大脑，所以它的所有动作都是不经大脑的。这种不带脑子的行为有个清新脱俗的名字，叫去中心化适应性神经控制。

每条腿都有自己专属的控制系统，所以6条腿就需要6个控制系统，而且为了让几条腿之间可以灵活的合作，他们没有给这些控制系统之间设置任何的连接或者协调机制，一切都随缘吧。这是要气死强迫症了，就是心大。

控制系统由四个子神经模块组成：1）基于神经中央模式发生器（central pattern generator，CPG）的控制，包括神经调节和脚接触反馈，用于生成和适应基本周期模式；2）一个预运动神经网络，用于塑造CPG周期性模式以获得类似于竹节虫的腿部运动（肢体内部协调）；3）一个神经前向模型，用于预测脚接触反馈；4）一个双速率学习机制，用于不断适应脚接触反馈强度（称为在线感官反馈适应）。

▍拉出来溜一溜

所以最后，这几条长不长、短不短的腿之间是怎么配合的？一句话，全靠机器人和环境之间的互动，它的腿上装着传感器，可以感知环境。也就是说不管了，看它的造化，能不能摸索出来吧。

从结果来看，虽然有些卡顿，但还行，不至于惨不忍睹——这是一种自组织的移动方式，走起路来时不时来个三足鼎立。

通过种方式，机器竹节虫学会了根据不同的路况来使用各种不同的步态，对环境的适应能力更强了，甚至可以在崎岖不平的路面上行走。相比之下，要是通过提前建模的方式让多足机器人在不同的路面上行走，不但建模的过程更加复杂，而且在实际应用时效果难以预料。所以自组织的移动方式明显更好。

此前也有其它的多足机器人是通过这个方式行走的，但它们的腿都是等长的，而且各条腿之间的协调方式也是预先定义好的，每条腿以相同的方式运动，步调一致。

相比之下，机器竹节虫每条腿都有独特的运动方式。例如，前腿有一个长而不对称的摆动轨迹（缓慢上升和快速下降）和一个短暂的站立过程，中腿有一个较小的，且不对称的摆动-站立循环，类似于前腿，而后腿也有一个小的循环，但与中腿和前腿的轨迹相反（缓慢下降和快速上升）。

▍还能更进一步

不过目前的机器人显然还有很多改进的空间。比如说虽然通过改变CPG频率可以产生各种三脚着地的行走步态，但却未能实现五脚(波浪式)步态。此外，该机器人还无法存储涌现的步态。这是因为控制单元之间缺乏神经交流，而神经交流是波浪步态控制和步态记忆的重要组成部分。因此，未来作者们将把竹节虫数据的x-y平面足迹轨迹纳入控制系统，并进一步研究整合腿部姿势控制以及局部腿部伸展的内部腿部控制。

此外，他们还打算通过添加自适应神经耦合机制(即神经交流)来进一步增强控制系统，以在神经结构中存储涌现的步态模式并实现其他稳定步态。

▍相关背景

相关研究最近被发表在《Advanced Theory and Simulations》期刊上，作者是来自南丹麦大学具身人工智能和神经机器人学实验室的Manoonpong团队。

来自泰国Poramate Manoonpong目前是南丹麦大学的仿生机器人学教授