卡耐基梅隆大學計算機科學學院和加州大學伯克利分校的研究人員設計了一種機器人系統，使一個低成本、腿相對較小的機器人能夠在接近其高度的地方上下樓梯，可穿越巖石、濕滑、不平、陡峭和多變的地形?？煽缭进櫆?、剝落巖石和路緣石，甚至可以在黑暗中工作。

機器人研究所助理教授Deepak Pathak表示：“賦予小型機器人爬樓梯和處理各種環境的能力，對于開發在人們家中以及搜救行動中有用的機器人至關重要。這個系統創造了一個強大且適應性強的機器人，可以執行許多日常任務?！?

該團隊讓機器人進行了測試，在不平坦的樓梯和公共公園的山坡上測試它，挑戰它跨過踏石和光滑的表面，并要求它爬樓梯，因為它的高度相當于人類跳過障礙。該機器人依靠其視覺和一臺小型機載計算機快速適應并掌握具有挑戰性的地形。

研究人員在一個模擬器中用4000個克隆的機器人訓練機器人，在那里他們在挑戰性的地形上練習行走和攀爬。模擬器的速度允許機器人在一天內獲得六年的經驗。模擬器還將訓練過程中學到的運動技能存儲在神經網絡中，研究人員將其復制到真實機器人上。這種方法不需要對機器人的運動進行任何手動工程——這與傳統方法不同。

大多數機器人系統使用相機來創建周圍環境的地圖，并在執行之前使用該地圖來規劃移動。這一過程很慢，而且由于映射階段固有的模糊性、不準確性或誤解，往往會出現問題，從而影響后續的規劃和移動。測繪和規劃在專注于高水平控制的系統中很有用，但并不總是適合低水平技能的動態需求，例如在具有挑戰性的地形上行走或跑步。

新系統繞過了映射和規劃階段，直接將視覺輸入路由到機器人的控制。機器人看到的東西決定了它如何移動。甚至研究人員也沒有具體說明腿應該如何移動。這項技術使機器人能夠快速應對迎面而來的地形，并有效地通過地形。

因為不需要繪制地圖或規劃，并且使用機器學習來訓練動作，所以機器人本身可以是低成本的。該團隊使用的機器人至少比現有替代品便宜25倍。該團隊的算法有可能使低成本機器人更廣泛地使用。

SCS機器學習博士生Ananye Agarwal說：“這個系統直接使用視覺和來自身體的反饋作為輸入，向機器人的電機輸出命令。這項技術使系統在現實世界中非常強大。如果它在樓梯上滑倒，它可以恢復。它可以進入未知環境并適應?！?/span>

這種控制方面的直接視覺是受生物學啟發的。人類和動物利用視覺移動。試著閉著眼睛跑步或平衡。該團隊先前的研究表明，盲人機器人（沒有攝像頭的機器人）可以征服具有挑戰性的地形，但增加視覺并依靠視覺可以大大改善系統。

該團隊還將目光投向自然，尋找系統的其他元素。對于一個身高不到一英尺的小型機器人來說，要爬上接近其高度的樓梯或障礙物，它學會了采用人類用來跨過高障礙物的動作。當一個人不得不把腿抬得很高才能爬上一個橫檔或障礙時，它會用臀部把腿移到一邊，稱為外展和內收，這樣會給它更多的空間。Pathak團隊設計的機器人系統也是如此，使用髖關節外展來克服阻礙市場上一些最先進的腿部機器人系統的障礙。

四足動物后腿的運動也啟發了該團隊。當貓穿過障礙物時，它的后腿會避開與前腿相同的物體，而不會借助附近的一雙眼睛?！八臈l腿的動物有一種記憶，使它們的后腿能夠追蹤前腿。我們的系統以類似的方式工作?！盤athak說。該系統的車載記憶使后腿能夠記住前方攝像頭所看到的內容，并進行機動以避開障礙物。

“由于沒有地圖，沒有規劃，我們的系統會記住地形和它如何移動前腿，并將其轉換為后腿，做得如此迅速和完美?！辈死髮W博士生Ashish Kumar說道。這項研究可能是解決腿機器人面臨的現有挑戰并將其帶到人們家中的一大步。