6月11日消息，日前，来自麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室的研究人员开发出了一种专门为软体机器人设计的新型模拟器，并证明该模拟器能逼真地模拟各种机器人的形态，从爬行机器人到四足跑步机器人。

该模拟器不仅能有效地评估机器人的设计，还能提供如何改进设计的反馈。

“我们相信这个系统有可能大大加速软体机器人的发展，”andrew spielberg说，他是在ieee国际机器人与自动化会议(icra)上发表这篇新论文的合作作者之一。“我们还创建了一个tensorflow接口，允许各级用户开发自己的软体机器人系统，而无需了解模拟器的底层细节。”

《冰雪奇缘》中采用了“材料点法”(mpm)来仿真不同形态的雪。具体来说，新的模拟器使用了一种更快的mpm形式，称为mls-mpm，它基于“移动最小二乘”的概念，可以更无缝地集成到推理、控制和协同设计系统中。

新的模拟器采用mls-mpm，这意味着数值优化器可以有效地搜索最优机器人配置，而且比无导数方法(如强化学习)更快地完成优化。

目前，该团队的项目专注于弹性设计，但hu说，未来的工作可以模拟其他材料，如塑料，布料或流体，或者与刚性和柔性环境更复杂的相互作用。

为了能让机器人执行各种任务，计算机科学家通常会使用一种被称为物理模拟器的系统，该系统能反映出机器人的行为将如何影响现实世界。然而，当涉及到由柔性、可变形材料制成的软体机器人时，这些模拟器并不能很好地映射实际情况。这是因为可变形物体的基本物理定律要复杂很多，需要更多的计算能力来模拟，而麻省理工学院开发的新型模拟器有效解决了这一问题。

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