步態(tài)的選擇，也就是我們是走路還是跑步,，對(duì)于我們來(lái)說(shuō)是非常自然的事,，我們甚至都未曾想過(guò)它。我們慢慢地走路,，快速地奔跑,。如果我們?cè)谂懿綑C(jī)上慢慢加快速度，我們就會(huì)從一開(kāi)始的慢慢走路,，在某個(gè)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(jué)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(huì)賽道上有人快速地走路時(shí)，就會(huì)覺(jué)得特別有趣,。幾乎所有動(dòng)物都會(huì)自動(dòng)選擇步態(tài),，盡管有時(shí)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(jué)得低速適合行走,，高速適合跑步呢？我們?cè)趺粗牢覀儽仨毟淖冞x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(dòng)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(duì)此及相關(guān)問(wèn)題非常感興趣,，原因非常簡(jiǎn)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?duì)人類和動(dòng)物有益的可能對(duì)腿式機(jī)器人同樣有利,。

　　這仍然是一個(gè)很大的“可能”，因?yàn)槲覀兡壳安恢朗褂貌煌牟椒ㄊ欠駮?huì)真正獲得回報(bào),，或者機(jī)器人適合的步態(tài)看起來(lái)如何,。它們會(huì)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(gè)成本表明移動(dòng)特定距離需要消耗多少卡路里,。對(duì)許多動(dòng)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(dòng)可能是生存的關(guān)鍵,。

　　為了理解步態(tài)對(duì)運(yùn)輸成本的影響，研究人員可以通過(guò)測(cè)量人或動(dòng)物在使用不同步態(tài)行走時(shí)消耗的氧氣量來(lái)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(shuō)，在建立了一個(gè)腿式機(jī)器人的計(jì)算機(jī)模型后,，他們基本上要求一種算法來(lái)自動(dòng)找到最有效的經(jīng)濟(jì)的前進(jìn)方式,。也就是說(shuō)，他們發(fā)現(xiàn)成本最小化的運(yùn)動(dòng),。

　　計(jì)算機(jī)通過(guò)簡(jiǎn)單地嘗試以一種系統(tǒng)化的方式解決這個(gè)難題,，使用模型腿向前移動(dòng)的任何可能方式。這些優(yōu)化的結(jié)果非常顯著,。即使計(jì)算機(jī)沒(méi)有先前的走路,、跑步或步態(tài)的概念，通過(guò)此過(guò)程出現(xiàn)的最佳運(yùn)動(dòng)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(guò)改變每個(gè)運(yùn)動(dòng)的目標(biāo)速度,，然后可以識(shí)別最佳步態(tài)序列。令人驚訝的發(fā)現(xiàn)是,，基本上沒(méi)有驚喜：為了以盡可能少的能量移動(dòng),，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(dòng)物和機(jī)器人在結(jié)構(gòu)和動(dòng)作方面存在巨大差異,，但仍然發(fā)現(xiàn)了這一結(jié)果,。