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来源：IEEE
编译：张卓骏、夏雅薇
设计并制造一个机器人一般都不是什么简单地事，需要设计人员耗费心血。
因此，机器人设计通常需要建立在一个成熟的构思之上，即设计人员必须清楚他们希望机器人能够做什么以及如何做到。
在此基础上，设计人员才会开始构建原型机，然后发现设计中可能出现的问题，再提出更好的解决方案，循环这个过程直到时间或者经费耗尽。
下面是个时间耗尽的例子：
但是，假如设计人员并未对机器人抱有较高的期望时，机器人的设计也未必需要如此复杂。
去年 12 月，来自东京大学和人工智能公司 Preferred Networks 的研究者们在神经信息处理系统大会（NIPS）上发表了一篇论文，他们对用几个通用伺服驱动和随处可捡的树枝来搭建可移动机器人进行了实验。
这些机器人先要通过深度强化学习在模拟环境中学会如何走路。
该论文称，研究人员先拾取一些树枝，称重后进行 3D 扫描模拟出整台机器人。
对不同方案逐一实验，最后对移动距离最远的个体进行奖励。
过程中需要部分手动操作以避免出现可能对机器人造成压力和磨损的行为。
总的来说，这种策略并不能运用在大多数应用中。但可以预见的是，这种类型的机器人会在某些方面变得更加实用。它使人相信仅靠随意抓取些物品（配上一些伺服驱动以及一或两个传感器，如果需要的话）就能制作出一台可移动机器人。也就是说，凭借基础传感器提供的试验、报错和反馈信息，你将能够从无到有地搭建属于自己的机器人。我们在其他机器人平台上也看到过类似的事情了。
图片：东京大学这台机器人由一台 Arduino Mega 控制器操控、几台 Kondo KRS-2572HV 伺服电机提供驱动，并配有单独的驱动器和电源。
用这类材料所制作的机器人在性能上无法和传统机器人媲美，因此它们也只可能在某些特定环境中发挥重要作用。至少不必再为运输结构材料而发愁。这和使用一种通用硬件材料就能创造出多样化的设计是一个道理。而利用周边常见材料来制作机器人则意味着你可以轻易地对你所组装的任何东西进行修复和改造，尽管你需要重新教会它如何移动。
来自东京大学和人工智能公司 Preferred Networks 的 Azumi Maekawa,、Ayaka Kume、Hironori Yoshida、Jun Hatori、Jason Naradowsky 和 Shunta Saito 等人参加了 2018 年神经信息处理系统大会（NIPS）机器学习创意设计工作小组，并共同发表了论文，题目为“用常见材料即兴设计机器人”。
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