轻便、高效和完全自主的机器人有许多现实世界的应用，有时甚至是非现实世界的应用。然而，机器人的自主性越强，其计算需求就越大。随身携带用于处理该计算功能的组件将增加重量、成本并降低恶劣环境下的应用潜力。

因此，密集的计算(不仅是感知和规划，还有低层次的全身控制)可能需要转移到远程服务器，以减少对机载计算的需求。5G无线蜂窝技术具有低时延和高带宽，有潜力解锁基于云的复杂机器人高性能控制。然而，最新的腿式机器人控制算法只能容忍极低的控制延迟，甚至有时无法实现超低延迟的5G边缘计算。

在这项工作中，由电气与计算机工程、机械与航空航天工程副教授Ludovic Righetti带领，纽约大学无线学院成员组成的研究人员，通过5G链路，研究了基于云的腿式机器人的全身控制。他们的新方法包括位于网络边缘的基于标准的优化控制器和局部线性近似最优控制器，这可以显著降低机载计算要求，同时提高对延迟和可能的通信损失的鲁棒性。

采用逼真的5G通信模型对人形动物的平衡和行走任务进行仿真实验，结果表明，当5G无线链路可能出现抖动和延迟时，机器人的运动可靠性显著提高。

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