瑞士机器人狗在骑自行车时不会摔倒

因此，在周三发表在Science Robotics上的一项新研究中，该团队描述了一种机器人训练系统，其运动速度比以往任何时候都快，同时仍能确保其抵抗力。外部影响可能导致它们下降。有了这个系统，机器人甚至可以在跌落时自行调整。

注释机器狗最初是由研究人员在机器人系统实验室，技术研究所在苏黎世瑞士联邦(ETH苏黎世)开发名为ANYmal。它后来由ANYbotics商业化，成立于2016年，并从那时起进行了更新。

与今天许多现有的四足机器人不同，ANYmal防水机器人狗专门设计用于在不常见的条件下移动，例如森林，工业区和其他冰地。

根据ANYbotics的说法，他们的机器人已被用于现实世界，以入侵人们无法触及的危险区域，包括寻找遇险人员的任务。它甚至作为攻击机器人去年参加了一集X-Files。

虽然四足机器人实际上远远超出了双腿机器人，但是它模仿了敏捷的行动以及在没有人类的情况下在真实生物的四肢之间平稳协调的能力。控制方面，仍有许多改进可用于达到最高水平的完美。

学习机器人研究的潜在解决方案之一是称为强化学习的机器学习形式。这种形式允许他们通过反复试验过程来训练机器人，以找到执行某项任务的最佳方式，例如步行。

简而言之，强化学习使机器人能够像自己的逻辑思维一样，像真正的动物一样“思考”和“学习”。

然而，使用具有最多4条腿的真实机器人进行强化学习并不容易，因为它们本身非常复杂。

因此，到目前为止，科学家们主要在计算机模拟器上练习，然后使用模拟器中的数据来训练像ANYmal这样的真实机器人 - 尽管根据该研究的主要作者，苏黎世联邦理工学院机器人系统实验室的科学家Jemin Hwangbo，这并不容易。

“制定复杂脚部系统的控制策略非常困难。机器人面临无数种情况，设计一个能够控制的逻辑控制器几乎是不可能的。处理所有这些情况“ -他说。

在这项新的研究中，Hwangbo和他的团队开发了一个神经网络，允许他们将模拟数据转换为比以前更容易和更好的机器人语言。这台计算机上的模拟速度比实际性能快1000倍。

该团队表示，他们甚至可以通过类似的系统最小化计算机的处理能力，只需要一台普通的计算机来执行模拟。

他们获得的最终结果 - 可以在一系列视频中看到(在上面的动画中总结) - 看起来非常令人印象深刻，有点......可怕。

训练有素的ANYmal机器人狗在使用能量时变得更加灵活和最佳，甚至在行进速度提高25%并且听命令时打破了行走速度的记录控制以更快的速度移动。

已经是一个健康的机器人，新的训练帮助ANYmal能够在研究人员试图用力训练他的时候牢牢抓住他的身体。它现在可以在摔倒后自行站起来 - 研究团队表示他们以前从未见过的有着同样复杂性的四足机器人!

根据Hwango的说法，这种新的训练技术不仅对ANYmal有效。该团队认为它可以帮助任何四足机器人变得更好。但是仍然有很多工作要做，以至于机器人在任何情况下都变得如此敏捷。

“本文件中提出的政策仅适用于相同的地形类型。要在崎岖的地形中移动而没有清晰的结构，我们需要视觉传感器和一致的策略。他说：“我们正朝着这个方向发展，并希望尽快提出更多功能的解决方案”。

与此同时，也许我们应该希望这个ANYmal机器人不会记住研究人员以科学的名义用它做的暴力行为!

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