美国陆军研究实验室和约翰斯·霍普金斯大学应用物理实验室的科学家已开发出软件，以确保如果机器人摔倒，它可以自行恢复，这意味着未来的军事机器人将更少依赖他们的士兵处理程序。

根据士兵在陆军训练课程中的反馈，ARL研究员Chad Kessens博士开始开发软件，以分析任何给定的机器人是否能够从任何翻倒方向“重新站起来”。

“一名士兵告诉我，他非常重视他的机器人，当他无法将机器人转过身时，他下车救出机器人，”凯森斯说。“这是一个我永远不想再听到的故事。”

来自海军PMS-408(远征任务)及其技术部门印度头部爆炸物处理技术部门的研究人员对此表示赞同。他们与JHU / APL和主要承包商Northrop Grumman Remotec合作，开发先进的爆炸物处理机器人系统，或AEODRS，这是一个新的EOD机器人系统系列，具有模块化开放系统架构。一个轻量级的背包平台，是该计划的增量之一，预计将在今年晚些时候投入生产。该计划的一个关键要求是机器人必须能够自我扶正。

“这些机器人的存在是为了让士兵远离伤害，”JHU / APL机器人和自治项目经理Reed Young说。“自我扶正是一项关键能力，只会进一步实现这一目标。”

为了评估AEODRS系统的自我纠正能力，JHU / APL与ARL合作利用Kessens开发的软件。由于JHU / APL研究员Galen Mullins在自适应采样技术方面的专业知识，该团队能够扩展其具有更多关节(或自由度)的机器人的能力。

“我一直在研究的分析着眼于机器人可以找到的所有可能的几何形状和方向，”Kessens说。“问题在于每个额外的关节都会为搜索空间增加一个维度 - 因此，在正确的位置查找稳定状态和转换非常重要。否则，搜索可能需要很长时间。”

Kessens说，Mullins的工作使分析能够有效地分析更高自由度系统。虽然Kessens的工作决定了要寻找什么以及如何寻找，但Mullins想出了在哪里寻找。“

“这种分析是通过我们新开发的范围对抗规划工具或RAPT(一种用于测试自动和机器人系统的软件框架)实现的，”Mullins说。“我们最初开发的是用于水下航行器的软件，但是当Chad解释他对自我纠正问题的解决方法时，我立即看到了这些技术如何协同工作。”

他说这个软件的关键是一个寻找过渡的自适应采样算法。

“对于这项工作，我们正在寻找机器人可以从稳定配置转变为不稳定配置的状态，从而导致机器人翻倒，”Mullins解释道。“我的技术能够有效地预测这些过渡的位置，以便我们能够有效地搜索空间。”

最终，该团队能够评估AEODRS系统的八个自由度，并确定无论其处于何种初始状态，它都能在水平地面上自行调整。该分析还生成了显示机器人如何重新定向的运动计划。该团队的研究结果可以在8月份IEEE机器人和自动化快报上发表的“使用自适应采样评估机器人自我正确能力”中找到。

除了对任何一个特定机器人的评估之外，Kessens认为分析框架对于军队比较不同供应商的机器人并选择最佳购买机器的能力非常重要。

“陆军和海军希望机器人可以自我纠正，但我们仍在努力了解和评估这意味着什么，”凯森斯说。“在什么条件下自我权利?我们开发了一种度量分析，用于评估机器人在倾斜平面地面上自我纠正的能力，我们甚至可以将其用作改进机器人设计的工具。我们的下一步是确定什么是机器人能够在不平坦的地形上行驶。“