通过编程让机器人高效行走、跑步或抓取东西，还是有些困难。因此，研究人员希望它们能自己学习这些技能。为了解决机器人在反复试验中出现的磨损问题，研究小组还开发了一套模拟方案，等技能已经达到标准后再载入硬件设备。新的方法还可以利用真实的机器人产生的数据，因此优化了模型，完善了反馈回路，可以让机器人拥有更高的灵敏度和更快的速度。
苏黎世联邦理工学院（ETH）的机器人专家利用神经网络增强了四足机器人ANYmal的算法。当机器人在现实世界中跌跌撞撞摸索时，神经网络可以从每个马达不同的反馈特征中学习。随后还会将收集到的信息输入模拟系统，让系统更真实地模拟机器人，从而产生更有效的运动算法。在《科学·机器人》（Science Robotics）杂志中，研究人员称，ANYmal在实验室中的小跑速度已经提升了25%，在被推倒或滑倒后，也能获得平衡，重新站稳。
现在，通过苏黎世联邦理工学院旗下的ANYbotics公司就可以购买ANYmal。这种机器人的关节系统具有类似肌腱的弹簧，可以吸收冲击、储存能量并且提供感受反馈。叶明黄波（Jemin Hwangbo）是一位机器人专家，参与开发了基于模拟的训练系统。他表示，这个机器人是为救援行动和石油钻井平台设计的，它可以爬楼梯，也可以穿隧道。在防尘防水的体内，机器人还携带了重要的数字大脑。它的腹部使用的是凯夫拉（KEVLAR）材料，可以承受从半米高坠落的冲击力。
除了ANYmal，还有其他公司在开发可以与之媲美的四足机器人。2008年，波士顿动力公司（Boston Dynamics）就因 “BigDog”（一款机器人的名字）在危险地形中跋涉的一段视频获得了关注。新版本的“SpotMini” （一款机器人的名字）是BigDog的表亲，重约25千克。麻省理工学院的机械工程师金尚培（Sangbae Kim，并非波士顿动力公司的工作人员）认为，SpotMini拥有世界上最先进的导航算法，可以很好地绕过障碍物。波士顿动力公司计划在今年开始销售SpotMini，从建筑工作到完成家庭援助，都在它的工作范围以内。顶部的端口允许用户自主安装工具，比如可以安装一只承重约5千克的手臂。它不仅可以帮你拿饮料，还可以帮你把脏盘子放进洗碗机。
在麻省理工学院，金尚培的团队打造了一个重约40千克的四足机器人“Cheetah 3”。他说，与同等重量的机器人相比，这个四足机器人的移动效率更高。在腿式机器人中，Cheetah 3拥有最强大的关节，可以生成强大扭矩（可达汽车发动机级别）。它还有动能回收功能，可以很好地处理外部冲击。金尚培说，Cheetah 2的速度可达每小时23千米，Cheetah 3并没这么快，但可以在不依赖相机视觉的前提下后退（至少在理论上），爬楼梯甚至穿越障碍物。当然，Cheetah 系列还处于研究阶段，所以不要指望很快就能买到。
撰文：马修·赫特森（Matthew Hutson）
翻译：杨青
引进来源：科学美国人
本文来自：环球科学
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