Bipedale robot: de belofte en de moeite van lopen op twee benen
Een bipedale robot is een robot die zich, net als een mens, voortbeweegt op twee benen. Dat klinkt vanzelfsprekend – kinderen leren het binnen een jaar – maar voor een machine is het een van de moeilijkste bewegingsproblemen die er bestaan. Waar een robot op wielen of rupsbanden altijd stabiel op de grond staat, moet een tweebenige robot voortdurend actief in balans blijven: bij elke stap valt hij eigenlijk een fractie van een seconde, en vangt hij zichzelf net op tijd weer op.
Denk aan het lopen op een surfplank of een skateboard: je staat nooit helemaal stil, maar corrigeert continu kleine verschuivingen om niet om te vallen. Bij een bipedale robot doen sensoren en motoren duizenden keren per seconde precies dat: meten, berekenen, bijsturen. De reden dat onderzoekers en bedrijven toch voor deze lastige vorm kiezen, is dat de wereld om ons heen – trappen, deuren, stoepranden, gereedschap op werkhoogte – is ontworpen voor lichamen met twee benen en twee armen.
Wat is het precies?
Een bipedale robot bestaat uit een geraamte met gewrichten die vergelijkbaar zijn met heup, knie en enkel. Elk gewricht wordt aangedreven door een actuator: een elektromotor met tandwielen, of bij sommige modellen een hydraulisch systeem dat met vloeistofdruk kracht levert. Hydraulische aandrijving is krachtig en kan snel reageren, maar is zwaar, lekgevoelig en verbruikt veel energie; elektrische aandrijving is zuiniger en stiller, maar historisch minder krachtig – al is dat verschil de laatste jaren kleiner geworden.
Om niet om te vallen gebruikt de robot sensoren: een inertial measurement unit (IMU) meet kanteling en versnelling, zoals ook in een smartphone zit, en krachtsensoren in de voeten voelen hoe het gewicht over de zool verdeeld is. Camera's en soms lidar (een soort laserradar) brengen de omgeving in kaart, zodat de robot een stoeprand of trede kan zien aankomen.
Al die informatie gaat naar een besturingsalgoritme. Een klassieke aanpak is het zogeheten zero moment point (ZMP): het punt onder de voet waar alle krachten in evenwicht zijn. Zolang dat punt binnen het steunvlak van de voet blijft, valt de robot niet om. Dit idee, uitgewerkt door de Servische onderzoeker Miomir Vukobratović in de jaren zeventig, ligt aan de basis van veel klassieke loopalgoritmes. Nieuwere robots combineren dit steeds vaker met reinforcement learning: de robot – of eigenlijk een computersimulatie ervan – oefent miljoenen keren vallen en opstaan in een virtuele wereld, waarna het geleerde looppatroon wordt overgezet naar de echte machine. Dat maakt het lopen soepeler en beter bestand tegen onverwachte duwtjes of oneffen terrein dan met alleen klassieke formules.
Wat wil men ermee bereiken?
De belangrijkste reden om voor een mensvormig, tweebenig lichaam te kiezen is compatibiliteit met de gebouwde omgeving. Fabrieken, magazijnen, huizen en kantoren zijn ingericht met trappen, drempels en apparatuur op menselijke hoogte. Een robot die daar doorheen kan lopen, hoeft de omgeving niet aangepast te worden – in theorie een groot voordeel ten opzichte van bijvoorbeeld robots op wielen, die vaak vlakke vloeren en hellingbanen nodig hebben.
Een tweede drijfveer is arbeid: bedrijven als Tesla, Figure AI en Agility Robotics profileren hun robots expliciet als hulp bij fysiek, repetitief of gevaarlijk werk, zoals dozen tillen in magazijnen of onderdelen aanreiken aan een lopende band. Een derde motivatie komt uit onderzoek en rampenbestrijding: robots die puin kunnen doorkruisen, deuren kunnen openen of gereedschap kunnen bedienen dat voor mensen is gemaakt, zijn bijvoorbeeld nuttig bij nucleaire ongevallen of instortingen, waar mensen niet naartoe kunnen.
Het is belangrijk hierbij eerlijk te zijn: veel van deze toepassingen zijn nog vooral demonstraties en pilots, geen wijdverbreide dagelijkse praktijk. De belofte van een algemeen inzetbare huishoud- of fabrieksrobot op twee benen is nog niet ingelost.
Voorbeelden uit de praktijk
Een van de bekendste vroege bipedale robots is ASIMO van Honda, voor het eerst gepresenteerd in 2000 na jarenlange voorlopers (waaronder de P2 en P3-prototypes uit de jaren negentig). ASIMO kon lopen, rennen, traplopen en zelfs een dienblad ronddragen, en gold lange tijd als het gezicht van de humanoïde robotica. Honda heeft de actieve ontwikkeling van ASIMO rond 2018 stopgezet om onderzoek te richten op andere robotica-toepassingen.
Atlas van het Amerikaanse Boston Dynamics is vooral bekend van video's waarin de robot rent, over hindernissen springt en salto's maakt. De oorspronkelijke Atlas gebruikte hydraulische aandrijving. Boston Dynamics heeft deze hydraulische versie inmiddels met pensioen gestuurd en werkt aan een nieuwe, volledig elektrische Atlas, bedoeld voor praktische toepassingen in plaats van alleen onderzoeksdemonstraties.
Optimus van Tesla werd in 2021 aangekondigd en in de jaren daarna in opeenvolgende, steeds vloeiender lopende prototypes getoond. Tesla presenteert Optimus als toekomstige fabrieksarbeider en op termijn mogelijk huishoudrobot, al zijn onafhankelijk geverifieerde, langdurige praktijktests vooralsnog beperkt.
Digit van Agility Robotics, een spin-off met wortels bij Oregon State University, is een van de weinige bipedale robots die daadwerkelijk in magazijnen is getest, onder meer in samenwerking met logistieke bedrijven zoals GXO Logistics en in proeven bij Amazon. Digit heeft, in tegenstelling tot veel andere modellen, geen mensvormig hoofd maar wel duidelijk herkenbare benen met naar achteren geknikte 'kniegewrichten', geïnspireerd op vogelpoten voor efficiëntie.
Ook Figure AI (met de robots Figure 01 en 02, en een samenwerking met OpenAI voor taalbegrip) en het Chinese Unitree (met de robots H1 en het goedkopere G1) zijn recente, veelbesproken voorbeelden die laten zien dat het veld breder is dan alleen Amerikaanse spelers.
Hoe ver is de techniek?
De vooruitgang van de afgelopen tien jaar is aanzienlijk: robots die vroeger bij de minste duw omvielen, kunnen nu herstellen van een stoot, over losse stenen lopen of licht struikelen zonder te vallen. Dit komt mede door goedkopere, krachtigere elektromotoren en door de opkomst van machine learning voor balans en voortbeweging.
Toch blijven er stevige obstakels. Batterijduur is beperkt: de meeste bipedale robots houden het op een volle lading niet veel langer dan één tot twee uur actief werk vol, tegenover een achtenurige werkdag die veel praktische toepassingen zouden vereisen. Betrouwbaarheid buiten gecontroleerde demo-omgevingen is een tweede knelpunt: onvoorspelbare oppervlakken, mensen die in de weg lopen, of gladde vloeren blijven risicovol. Fijne manipulatie – bijvoorbeeld met de handen precies grijpen en plaatsen – is vaak nog lastiger dan het lopen zelf. Ook de kostprijs, die kan oplopen tot tientallen- tot honderdduizenden euro's per robot, staat grootschalige inzet nog in de weg.
Kortom: de techniek beweegt zich in hoog tempo van laboratoriumdemonstratie naar voorzichtige praktijkpilots, maar een op grote schaal ingezette, betaalbare en volledig betrouwbare bipedale robot bestaat op dit moment nog niet.
Wie werken eraan?
In de Verenigde Staten lopen Boston Dynamics (onderdeel van het Zuid-Koreaanse Hyundai), Tesla, Figure AI en Agility Robotics voorop, met flinke investeringen vanuit zowel techbedrijven als de auto-industrie. In China ontwikkelen bedrijven als Unitree en verschillende door de overheid gesteunde initiatieven in hoog tempo eigen humanoïde robots, vaak tegen lagere kostprijzen dan hun Amerikaanse tegenhangers. Japan heeft een lange onderzoekstraditie op dit gebied, met Honda als pionier en universiteiten zoals Waseda University, waar in 1973 met WABOT-1 een van de eerste mensachtige robots ter wereld werd gebouwd.
Daarnaast spelen academische onderzoeksgroepen wereldwijd – onder meer aan MIT, Caltech en verschillende Europese technische universiteiten – een belangrijke rol bij het ontwikkelen van de onderliggende balans- en leeralgoritmes die zowel door bedrijven als door de wetenschap worden gebruikt.