最近,一段机器人“娇羞捂脸跑”的视频火遍全网。画面里,人形机器人把双手高举在脸前,身体前倾,一边飞奔一边扭着身子。网友笑称它像因为害羞所以捂着脸跑,也像拿了个烫手的馍。
(相关资料图)
“捂脸跑”机器人丨机器人蔡局
视频的出处,是8月23日举办的第二届世界人形机器人运动会的400米小型组决赛。“捂脸跑”的机器人是天工Omni,最终以45.66秒的成绩夺冠。
笑过之后,有人提出问题,这姿势到底是谁教它的?以后会不会有人类运动员学这个跑法?
图 | 微博@刘群 MT-to-Death
人类运动员能不能学“捂脸跑”?
既然是人形机器人,我们就先看看它的原型,人类,都在用什么样的跑步姿势。顺便回答第二个问题,人类“捂脸跑”会不会更省力。
来到人类400米赛场,精英运动员通常大幅度前后摆臂,身体轻微前倾,肩膀和骨盆(胯)稍稍左右转动。
人类的400米跑步比赛 | Kortrijk, Belgium
即使不是比赛冲刺,我们普通人慢跑,甚至走路遛弯也会前后摆动手臂。可摆臂本身需要肌肉用力,也消耗能量,是不是人类学机器人“捂脸跑”,真的会更省力、跑得更快呢?
2014年,两位美国研究者用实际测试回答了这个问题,论文发布在《实验生物学杂志》(The Journal of Experimental Biology)上,标题就叫做——人类跑步的代谢成本:摆臂值不值?
试验设计简单直接,13名参与者每人在跑步机上跑4次步,每次采用不同的手臂姿势,包括正常摆臂、双手背在身后、双手抱在胸前和双手举到头顶。每次跑步速度都相同,为每秒3米,约等于每小时10公里。
研究者通过测量跑步中氧气和二氧化碳吸入呼出的量,计算每种跑步姿势的代谢成本,比较哪种姿势最省力。
研究中的4种姿势,正常摆臂、双手背在身后、抱在胸前和举到头顶 | 参考文献[1]
结果是正常摆臂代谢成本最低,双手背在身后、抱在胸前和举到头顶的净代谢功率分别增加3%、9%和13%,一个比一个费力。这项研究之后成为经典,被大量引用,其结果也得到了近期新研究的验证。
再回头看天工Omni的“捂脸跑”,它结合了双手抱在胸前和举到头顶两种姿势,差不多是这项研究所有姿势里最费力的那一档。换句话说,人类运动员学不了这个跑法,谁学谁变慢。
正常摆臂的净代谢功率最低 | 参考文献[1]
摆臂明明花气力,为什么反而更省力?
人类的两只脚分别在身体中线的左右两边,跑步时每次向前迈一只脚,如果不摆臂,下肢就没法笔直地前进。当迈出右脚时,下肢就会绕着垂直中轴线向左旋转(逆时针),下一步迈左脚又变成向右旋转。
跑起来,身体就会左一下右一下地不停疯狂旋转。每次改变旋转方向,都需要下肢用力蹬地,额外消耗大量的能量。而摆臂,恰好在迈脚的时候产生一个反向的力,可以抵消大部分的身体旋转,也就减少了总的能量消耗。
右脚前迈时,下肢存在逆时针角动量,摆臂提供顺时针角动量将其基本抵消 | 参考文献[3]
上文的研究也验证了摆臂的抵消作用,正常摆臂时骨盆和肩部绕身体垂直轴旋转的幅度最小,不摆臂时骨盆旋转增幅可高达101%,肩部旋转也可达44%。意思是,如果人类运动员“捂脸跑”,就得像天工Omni一样扭动身体才能保持平衡。
抵消旋转(角动量)是跑步时摆臂更省力的最主要原因,其他机制可能也有一定作用,比如有助于保持姿势和平衡等。另外,人类自然摆臂消耗的能量很少,摆臂为下肢省下来的能量明显大于摆臂本身的成本,所以摆臂很值,可以说是身体的“低成本配重”。
正常摆臂时,肩部和骨盆旋转最少 | 参考文献[1]
人形机器人为什么偏要反着来?
最后,回到第一个问题,“捂脸跑”是谁教机器人的?
赛后,天工Omni 400米小型组研发团队负责人、北京人形机器人创新中心运动控制算法专家韩刚接受了采访,表示这个姿势是天工Omni“自己思考”出来的。
韩刚解释:“一开始我们设计的是正常人百米跑步的模式,但这个机器人是在仿真里不断用数据迭代出来的,它在学的时候,可能就感觉‘捂脸跑’比摆臂跑更舒服,所以这是它自己迭代出来的方式。”
它感觉“捂脸跑”比摆臂跑更舒服 | 青蜂侠
当然,这里的“舒服”不是指人类的感受,而是表示符合工程师设定的目标,比如跑得快、不能摔倒或过热等等。
韩刚表示,如果机器人快速摆臂,可能导致肩关节位置发热。而“捂脸跑”避免了肩部的高频摆动,降低了发热风险,同时这款机器人的腰部和腿部足够强,完全可以通过摇肩扭胯来保持平衡。
不过,“捂脸跑”并不是所有机器人的“标准答案”。在这届世界人形机器人运动会上,更多人形机器人采用了类似人类的摆臂方式,而且每一个的跑姿都有些许差别。这与每款机器人各个部位的动力、发热和重量有很大关系。
摆臂跑的机器人 | 新华网
比千奇百怪的跑姿更重要的是,这届赛事上,机器人已经打破了多项人类田径项目纪录,包括100米、400米、1500米跑和跳高。
机器人参加比赛,不仅是为了拿金牌,更是倒逼技术团队甚至整个行业交出更好的硬件与算法,推动技术进步,提高机器人的运动能力上限和硬件可靠性。这些进步不是为了把机器人留在跑道上,而是为了让它们适应物流工作、抢险救灾和长距离巡检等复杂环境,真正能进入千行百业。
参考文献
[1]Arellano CJ, Kram R. The metabolic cost of human running: is swinging the arms worth it? J Exp Biol. 2014 Jul 15;217(Pt 14):2456-61. doi: 10.1242/jeb.100420. PMID: 25031455.
[2]Koo YJ, Ogihara N, Koo S. Active Arm Swing During Running Improves Rotational Stability of the Upper Body and Metabolic Energy Efficiency. Ann Biomed Eng. 2025 Apr;53(4):1003-1013. doi: 10.1007/s10439-025-03688-0. Epub 2025 Feb 3. PMID: 39900823; PMCID: PMC11929735.
[3]Park J. Synthesis of natural arm swing motion in human bipedal walking. J Biomech. 2008;41(7):1417-1426.
[4]https://www.163.com/dy/article/L544RVNE0514D3UH.html
[5]https://timeline.sohu.com/news/7jBe7G3C4A
[6]https://www.yicai.com/news/103329932.html
作者:代天医
编辑:odette
封面图来源:BuddyX
Guokr
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