谁是机器谁是人，那这个机器就是有人类智能的。

    如果一台机器通过了图灵测试，就说明它是有自己的思维的，可以独立思考，说明它的智能已经达到与人脑持平的水平。

    但，不得不说图灵测试和三定律两者本身就是矛盾的。

    图灵测试通过，意味着，没有任何方法区分一个机器人和人。

    机器人三定律，意味着，有三种简单方法区分机器人和人。

    所以说在现实社会，也不会有科学家去利用这个定律来测验机器人。毕竟终究只是。

    当然这些问题都还是以后的事，就当下来说，陈渊最该考虑的是如何实现机器人技术，

    这不同于人工智能，只是一个思维上的技术，智能机器人的技术还包含着物理上的技术实现。

    单说双足机器人的话，主要涉及姿态控制和步态规划，波士顿动力的Atlas以前就引起过不小关注。

    其能跑能跳的机动能力技惊四座，可以说是世界范围内目前人形双足机器人的巅峰了。

    但是这个层级的机器人，已经远远超出了自己研究的范畴。

    波士顿动力自从 MIT 诞生开始，所做的东西就目的十分明确，招纳了大量高端人才，人才和资源丝毫不缺，MIT 的工程背景，军方的支持，之后 2013 年被 Google 收购，2017 年又被卖给软银，realtime hydraulic drive system 技术世界领先，拥有大量专利。

    以上种种才有视频中的惊艳表现，陈渊想在极短的时间弄出这样的一个机器人并不是很现实。

    不过呢，如果只是想以Atlas为目标朝这个这个方向去尝试，先自己DIY一个基础的模型那倒还是有很多的空间的。

    陈渊目前或许可以实现全身24个自由度当然不包括手指，全无刷电机加谐波减速器驱动。

    这么大的机器人要想顺畅又稳定地走起来是非常有难度的，不像网上卖的那些小型舵机机器人，基本都是靠着巨大的脚掌来保持平衡，在这样真人大小的机器人中我们需要进行复杂的动力学分析和建模，动态调整电机力矩输出和身体姿态来进行自平衡。

    对于这个机器人，可以将其简单看成一个高阶倒立摆，当时控制算法使用的还是相对基础的ZMP零力矩点算法，通过采集脚底下安装的力矩传感器，调整电机力矩输出平衡运动惯性来保持稳定，基本可以实现直立行走，但是效果其实相对于Atlas来说还差得很远，远没有那种行云流水般的自然感。

    更何况Atlas使用的驱动方案还是液压而并不是电机，控制难度有进一步的提高。总的来说，双足是个大坑，如果有兴趣的话，值得你投入很多年的时间去深入研究。

    而那些类似自平衡机器人，像是骑自行车的murata boy和骑独轮车走单杠的murata girl。

    这一类机器人都是通过惯性飞轮和角动量守恒来维持平衡的，以前网络上很火的Cubli方盒机器人也是一样的原理。

    论难度来说，要比Atlas低上好几个等级。这一类型的机器人个人在很多年前也曾经彷制过↓

    独轮机器人这种轮式机器人的控制就简单很多了，ONE中我使用的控制器是一块3内核的STM32，控制算法使用简单的LQR甚至PID就可以满足要求了。

    通过陀螺仪和加速度计进行姿态解算得到位姿数据，经过PID控制器反馈到电机输出，只要参数调得好很容易就可以出效果。

    而要想做一个不会摔倒的机器人有几种实现方式。

    如果是想做轮式机器人的话，难度相对较低，陈渊可以采用一下IMU传感器、姿态-->>

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