該設計使用基於協同效應的驅動和最佳柔順性，以實現受狗跑步啟發的四種運動協同效應。
一組研究人員開發了一種模仿狗跑步動作的無馬達四足機器人。
代爾夫特理工大學和EPFL的研究人員利用機器學習來分析犬類運動，設計了一個由彈簧、電纜和串聯組成的系統，使機器人能夠在跑步機上行走並適應速度變化。
馬達用於攀爬或躲避障礙物等任務，但它們的使用被最小化了。
代爾夫特理工大學CoR系副教授Della Santina在一份聲明中說：“通過提高機械和認知能力，我們的目標是開發四足機器人，它們不僅效率更高，而且對複雜環境的適應能力也很強。”
仿生機器人機動性
四足動物利用其特殊的形態、彈性肌腱和生物力學特性在各種地形上有效地移動。儘管它們經常依賴于堅硬的部件和複雜的控制系統，機器人四足動物試圖模仿這些能力，如探索和搜索和救援。雖然它們的適應性仍然有限，但被動步行者通過結構和環境的相互作用提供了節能運動。
目前的仿生機器人採用順應性驅動設計來模仿動物的動作。基於蜻蜓幼蟲的彈道運動，基於鴕鳥的離合器裝置，以及基於貓的跳躍腿都是一些例子。研究人員正在研究協同作用 —— 使控制更容易的協調運動模式。協同作用減少了對傳感器和致動器在人形平衡系統和機器人手的需求。
該小組提出了一種具有協同作用的被動自動機（PAWS），這是一種四足機器人，使用四個電機以協同方式操作其十二個自由度。該馬達將基於協同的驅動與最佳的物理順應性結合起來，執行四種運動協同，這是由狗跑步的生物學數據啟發的。
爪子表現出強壯和多樣的被動步態和對環境變化的主動、動物般的反應。此外，主動步態，如坐，跳，跑是可能的應用逆運動學（IK）的運動協同作用。
PAWS通過使用生物動作捕捉數據的管道設計，提取基於協同的驅動來複制神經機械耦合。這導致在腿的末端執行器的方向剛度，在其工作空間變化，以提高步態性能。協同肌腱路徑也促進肢體耦合，允許適應性補償行為。根據聲明，PAWS具有被動順應性和環境適應性，代表了一種生物啟發的方法，可以開發高效、適應性強的四足機器人。
Synergy-driven四足動物
PAWS是一種機器人四足動物，利用運動協同和順應性設計，以最小的驅動實現魯棒性和多樣化的行為。受動物神經力學耦合的啟發，研究人員使用主成分分析（PCA）分析狗的關節運動數據，以提取描述最重要運動模式的協同作用。
研究小組發現了四種主要的協同作用，通過簡化關節運動，它們解釋了80%以上的肢體運動變化。一個由肌腱驅動的四足機器人有12個關節，由四個驅動器控制，每個驅動器一個，就是通過這種方法設計出來的。
在機器人的設計中，肌腱路線、滑輪直徑和關節剛度都進行了優化，以模擬生物運動。狗狗運動的逆運動學（IK）跟蹤證實，基於協同的控制系統使PAWS能夠顯示真實的、類似動物的步態，包括走、坐和跑。根據實驗數據，機器人可以遵循具有相同關節角度演變的生理啟發軌跡。
此外，PAWS表現出顯著的被動特性。當把它放在沒有馬達驅動的跑步機上時，它表現出一種緊急的飛奔般的步態，表現出對外部干擾的魯棒性和基於速度變化的自適應行為。它的機械耦合和柔順的相互作用使得穩定性和對擾動的彈性。在施加物理干擾後，PAWS在一個周期內始終恢復到穩定的步態。
該研究強調了基於協同的設計在創造高效、有彈性和適應性強的機器人方面的潛力。根據該團隊的說法，PAWS提供了對生物運動的見解，並降低了驅動複雜性的好處，可應用於具有挑戰性和動態環境的機器人技術。
該團隊的研究細節發表在《自然機器智能》雜誌上。
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