量子運算助攻機器人運動控制：逆運動學求解迎來新突破
科技產業資訊室(iKnow) - 黃松勳 發表於 2025年8月14日
圖、量子運算助攻機器人運動控制：逆運動學求解迎來新突破
當前機器人產業的快速發展，正推動其應用範疇從工業製造延伸至醫療、太空探索與災害救援。然而，實現高效運動控制的核心挑戰之一，仍是「逆運動學」(Inverse Kinematics, IK)的計算瓶頸。傳統方法需不斷在龐大的解空間中搜尋合適解答，特別是在多關節高自由度的情境下，計算量急遽增加。近期，日本芝浦工業大學、早稻田大學與富士通研究團隊提出一項混合量子–傳統方法，展現了突破性的成果。
這項研究以量子運算為核心，嘗試將機器人關節直接映射到量子位元，並透過量子糾纏表徵機械連桿間的相互依賴。初步實驗顯示，該方法能顯著提升逆運動學求解速度與精度。這意味著機器人在執行複雜操作或需即時反應的場合，能以更少迭代獲得有效解答，為自動化生產與智慧控制開啟新的可能性。
傳統逆運動學計算流程，需先透過「正向運動學」推導機械臂位置，再以數值最佳化方法逼近目標。然而當機器人擁有冗餘自由度時，常出現無限多種解答，導致演算法運算時間過長。研究團隊則利用量子電路取代部分正向運動學計算，每個關節由量子位元表示，並透過旋轉閘模擬實際關節的三維旋轉運動。這種設計讓部分計算工作「內建」於量子態中，縮短了最佳化演算時間。
研究人員以二連桿六自由度機械臂進行模擬，分別比較含糾纏與不含糾纏的量子電路。結果顯示，不含糾纏的版本在30次迭代後仍有約0.5公尺的誤差；而引入糾纏後，僅8次迭代便顯著收斂，大幅優於傳統演算法。此成果證明，透過量子糾纏表徵「父子關節的影響關係」，能使機械臂的解算過程更貼近實際運動結構。
為驗證真實可行性，研究團隊更將演算法移植至由理研與富士通合作開發的64量子位超導量子電腦。雖然受到硬體雜訊干擾，運算精度略低於模擬結果，但仍在30次迭代後將誤差降低43%。這證實了即便在當前「雜訊中階量子」(NISQ)環境下，混合量子–傳統方法依舊展現實際價值。
此研究的重要性，在於其不僅是數值優化的替代方案，更將機械結構依賴直接嵌入量子態之中。換言之，這是一種「結構性量子優勢」，並非僅依靠運算速度，而是讓量子硬體天然具備處理機械幾何關係的能力。這種特性正是傳統運算難以複製的核心差異。
在應用前景上，若能進一步提升精度與降低運算雜訊，此技術將能廣泛應用於需要即時反應的場景，例如手術機器人、行星探測車、乃至於複雜工廠的協作機器人。特別是在需要高自由度運動與快速障礙物避讓時，量子加速的逆運動學求解有望大幅改善機器人靈活度。
然而，該方法仍存在侷限。首先，它僅適用於旋轉關節，無法直接處理線性滑軌類型的機器人。其次，現行設計僅捕捉單向的父子連桿影響，尚未能完整反映雙向交互作用。再者，量子硬體雜訊仍造成結果誤差，需仰賴誤差緩解技術持續改進。
研究團隊建議的未來方向，包括利用量子傅立葉轉換來更細緻地編碼關節角度，並嘗試將運算任務平行化，以適應更高自由度的機器人。以當前技術來看，一台16量子位的裝置即可模擬16關節的人形機器人，這意味著在NISQ時代已有初步落地的可行性。
總結而言，這項研究不僅為機器人運動控制提供新的運算架構，也凸顯量子運算在跨領域應用中的潛力。當前雖仍屬概念驗證階段，但已清楚揭示未來量子–傳統混合運算將在工業自動化、醫療輔助與探索任務中扮演關鍵角色。量子運算的介入，或許將讓機器人真正邁向即時決策與高度智慧化的新世代。(1320字；圖1)
參考資料：
Qubit Meet Robot: Quantum Circuits Could Speed Up Robotic Arm Calculations, Especially For Complex Movements. The Quantum Insider，2025/08/13
Quantum computation for robot posture optimization. Scientific Reports，2025/08/08
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