根据美国sciencedaily网站的报道，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共同开发了一种创新的机器人系统。这个系统的机器人具备应对各种障碍的能力，包括攀爬高楼梯、穿越崎岖不平、湿滑、陡峭和多变的地形，甚至在黑暗环境中也能正常运行。这一技术突破为机器人在复杂环境中的应用提供了更广阔的可能性。这个研究成果有望为未来的探险、搜救和救援任务提供有力支持。
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该机器人在不平坦的楼梯和公园的山坡上经过了严格的测试。研究团队让机器人走过垫脚石和湿滑的表面，并要求它爬上类似于人类跳跃的楼梯一样高的障碍物。通过依靠视觉和小型机载计算机，机器人能够快速适应并成功地完成了这些地形的挑战。
研究人员使用了一个模拟器来训练机器人，这个模拟器中有4000个克隆机器人。这些机器人在模拟器中经过训练，学会了在具有挑战性的地形上行走和攀爬。与传统方法不同的是，这个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。然后，研究人员将这些经验技能复制到真实机器人上，以此让机器人迅速积累经验。这种方法可以帮助机器人更好地适应各种复杂环境，并提高其运动能力。
大多数机器人系统使用相机来创建环境地图，并规划动作。然而，这个过程缓慢且不准确，导致机器人行动笨拙。
新的机器人系统不再需要映射和规划阶段，而是直接将视觉输入与机器人的控制相结合，使机器人能够根据所看到的决定移动方式。该系统甚至不需要明确指示腿部如何移动，机器人能够快速反应并成功穿越当前地形。
由于不涉及映射或规划，借助机器学习训练动作，该机器人生产成本低，至少比现有机器人便宜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
