11月16日，据美国ScienceDaily网站报道，卡内基梅隆大学计算机科学学院和加州大学伯克利分校的研究人员设计了一种机器人系统，该系统的机器人能够应对任何障碍，比如自由攀爬楼梯高度的障碍物，可以穿越多岩石、湿滑、不平坦、陡峭和多变的地形，甚至还能在黑暗中运作。
研究团队在不平坦的楼梯和公园的山坡上对该机器人进行了测试，令机器人走过垫脚石和湿滑的表面，并要求它爬上高度类似于人类跳跃的楼梯一个障碍。该机器人依靠其视觉和小型机载计算机快速适应并完成了这些地形的挑战。
研究人员在模拟器中用4000个克隆机器人训练机器人，他们在模拟器中练习在具有挑战性的地形上行走和攀爬。模拟器与传统方法不同，模拟器可以将机器人在训练期间学到的运动技能存储在神经网络中，研究人员再将这些经验技能复制到真实机器人，以此让机器人快速积累经验。
大多数机器人系统使用相机来创建周围环境的地图，并根据该地图在执行动作之前规划好动作。这是一个缓慢的过程，并且由于绘图阶段固有的模糊性、不准确性还会影响后续的动作，因此这些机器人常常会步履蹒跚。
新的机器人系统则绕过了映射和规划阶段，直接将视觉输入到机器人的控制中，即机器人看到什么会决定它的移动方式。甚至研究人员没有具体说明腿应该如何移动，机器人就能够对当前地形做出快速反应，并有效地穿过它。
由于不涉及映射或规划，并且使用机器学习训练动作，因此该机器人生产成本低，比现有机器人至少便宜25倍。
机器人研究所助理教授Deepak Pathak表示：“让小型机器人能够爬楼梯和处理各种环境对于开发可用于人们家中以及搜救行动的机器人至关重要，新的机器人系统则创建了一个强大且适应性强的机器人，可以执行许多日常任务。”
原文链接：https://www.sciencedaily.com/releases/2022/11/221116150653.htm
