根據美國ScienceDaily網站的報導，卡內基美隆大學電腦科學學院和加州大學柏克萊分校的研究人員共同開發了一種創新的機器人系統。這個系統的機器人具備應對各種障礙的能力，包括攀爬高樓梯、穿越崎嶇不平、濕滑、陡峭和多變的地形，甚至在黑暗環境中也能正常運作。這項技術突破為機器人在複雜環境中的應用提供了更廣泛的可能性。這項研究成果可望為未來的探險、搜救和救援任務提供有力支持。
該機器人在不平坦的樓梯和公園的山坡上經過了嚴格的測試。研究團隊讓機器人走過墊腳石和濕滑的表面，並要求它爬上類似人類跳躍的樓梯一樣高的障礙物。透過依靠視覺和小型機載計算機，機器人能夠快速適應並成功地完成了這些地形的挑戰。
研究人員使用了一個模擬器來訓練機器人，這個模擬器裡有4000個複製機器人。這些機器人在模擬器中經過訓練，學會了在具有挑戰性的地形上行走和攀爬。與傳統方法不同的是，這個模擬器可以將機器人在訓練期間學到的運動技能儲存在神經網路中。然後，研究人員將這些經驗技能複製到真實機器人上，讓機器人快速累積經驗。這種方法可以幫助機器人更好地適應各種複雜環境，並提高其運動能力。
大多數機器人系統使用相機來建立環境地圖，並規劃動作。然而，這個過程緩慢且不準確，導致機器人行動笨拙。
新的機器人系統不再需要繪製和規劃階段，而是直接將視覺輸入與機器人的控制相結合，使機器人能夠根據所看到的決定移動方式。該系統甚至不需要明確指示腿部如何移動，機器人能夠快速反應並成功穿越當前地形。
由於不涉及映射或規劃，借助機器學習訓練動作，該機器人生產成本低，至少比現有機器人便宜25倍。
機器人研究所助理教授Deepak Pathak表示：「讓小型機器人能夠爬樓梯和處理各種環境對於開發可用於人們家中以及搜救行動的機器人至關重要，新的機器人系統則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。」
#原文連結：https://www.sciencedaily.com/releases/2022/ 11/221116150653.htm
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