步態(tài)的選擇，也就是我們是走路還是跑步，對于我們來說是非常自然的事，我們甚至都未曾想過它。我們慢慢地走路，快速地奔跑。如果我們在跑步機(jī)上慢慢加快速度，我們就會從一開始的慢慢走路，在某個臨界點(diǎn)變成跑步；這一切地發(fā)生都是不由自主地，因?yàn)槟菢痈杏X更舒服。

　　我們已經(jīng)習(xí)慣了這一點(diǎn)，當(dāng)我們看到奧運(yùn)會賽道上有人快速地走路時，就會覺得特別有趣。幾乎所有動物都會自動選擇步態(tài)，盡管有時步態(tài)不同。例如，馬往往以慢速行走，以中速疾馳，以高速馳騁。是什么讓我們覺得低速適合行走，高速適合跑步呢？我們怎么知道我們必須改變選擇，為什么我們不像馬那樣跳躍或馳騁呢？究竟是什么構(gòu)成了走路、跑步、小跑、疾馳以及其他可以在自然界找到的步態(tài)？

　　密歇根大學(xué)機(jī)器人與運(yùn)動實(shí)驗(yàn)室（RAM-Lab）的C. David Remy博士領(lǐng)導(dǎo)的研究團(tuán)隊(duì)對此及相關(guān)問題非常感興趣，原因非常簡單：他們希望打造敏捷、快速而節(jié)能的腿式機(jī)器人。使用不同步態(tài)的能力可能是這項(xiàng)任務(wù)中的關(guān)鍵因素，因?yàn)閷θ祟惡蛣游镉幸娴目赡軐ν仁綑C(jī)器人同樣有利。

　　這仍然是一個很大的“可能”，因?yàn)槲覀兡壳安恢朗褂貌煌牟椒ㄊ欠駮嬲@得回報，或者機(jī)器人適合的步態(tài)看起來如何。它們會以某種形式的走路或跑步，還是一些完全不同的東西？

　　在自然界，生物力學(xué)研究表明，步態(tài)的選擇與運(yùn)輸?shù)哪芰砍杀久芮邢嚓P(guān)。這個成本表明移動特定距離需要消耗多少卡路里。對許多動物而言，這是一項(xiàng)重要措施，食物往往是稀缺資源，高效的運(yùn)動可能是生存的關(guān)鍵。

　　為了理解步態(tài)對運(yùn)輸成本的影響，研究人員可以通過測量人或動物在使用不同步態(tài)行走時消耗的氧氣量來估算能量消耗。使用這種技術(shù)已經(jīng)表明，在低速狀態(tài)下，只需要較少的能量就可以走路，而在高度下，跑步所使用到的能量反而更少。

　　為了了解機(jī)器人是否也能實(shí)現(xiàn)同樣的節(jié)能，Remy博士的團(tuán)隊(duì)使用大規(guī)模的數(shù)值優(yōu)化。也就是說，在建立了一個腿式機(jī)器人的計算機(jī)模型后，他們基本上要求一種算法來自動找到最有效的經(jīng)濟(jì)的前進(jìn)方式。也就是說，他們發(fā)現(xiàn)成本最小化的運(yùn)動。

　　計算機(jī)通過簡單地嘗試以一種系統(tǒng)化的方式解決這個難題，使用模型腿向前移動的任何可能方式。這些優(yōu)化的結(jié)果非常顯著。即使計算機(jī)沒有先前的走路、跑步或步態(tài)的概念，通過此過程出現(xiàn)的最佳運(yùn)動與自然界中發(fā)現(xiàn)的步態(tài)和步態(tài)序列非常相似。

　　通過改變每個運(yùn)動的目標(biāo)速度，然后可以識別最佳步態(tài)序列。令人驚訝的發(fā)現(xiàn)是，基本上沒有驚喜：為了以盡可能少的能量移動，雙足機(jī)器人應(yīng)該以低速走路和高速跑步；四足機(jī)器人則要分走路、疾馳和馳騁。值得注意的是，盡管動物和機(jī)器人在結(jié)構(gòu)和動作方面存在巨大差異，但仍然發(fā)現(xiàn)了這一結(jié)果。