陳根:MIT迷你獵豹機器人,創奔跑速度新紀錄_風聞
陈根-知名科技作家为你解读科技与生活的方方面面。2022-03-19 10:07
文/陳根
在DARPA(美國國防部高級研究計劃局)部分資助下,MIT開啓了獵豹機器人Cheetah項目。獵豹機器人從第一代開始便表現十分驚豔:它能自主跨越障礙物、實現每小時30 英里(約 48 公里)的高速奔跑。
**在第一代獵豹機器人成功研發以後,MIT又對其進行了第二代、第三代的升級。**其中,第三代獵豹機器人(Cheetah 3)是約90磅重的四足機器人,體型大約有一隻成年拉布拉多犬那麼大。由於採用的是腿式,而不是輪子,獵豹3能更好地在崎嶇地形行走,它的穩定性十分可靠,甚至能依靠三隻腿保持平衡。
**不僅如此,2019年,MIT的研究人員還****在三號獵豹機器人(Cheetah 3)基礎上進行開發迷你獵豹機器人(Mini Cheetah)。**迷你獵豹僅重20磅(9公斤),和一隻金毛犬的重量差不多。小獵豹雖然體積較小,但它依然可以在經歷側踢時保持平衡。倒地後,也能夠自行爬起。
當時,迷你獵豹整體配有12個模塊化電動馬達,每條腿都配有動力髖關節(2自由度)和膝關節。馬達使用的是現成的廉價部件,而不是專門定製的昂貴設計模塊,其最大的關節速度為40弧度每秒。
近日,MIT研究人員再次宣佈,他們研發的四足迷你獵豹機器人,打破了之前創下的最佳速度記錄——****達到了 8.72 mph(14.04 km/h)。這項成績主要歸功於一套新穎的無模型強化學習系統,允許機器人自己找出最佳的跑步方式、以及適應不同的地形,而不再依賴於前置的人工分析。

具體來看,通常情況下,機器人都是在一套系統的指引下移動的。該系統會參考機械肢體是如何移動的,來分析並製作指導用的模型數據。但在實際應用中,這些模型往往效率低下、且在應對意外狀況時不夠全能。尤其當機器人已最高速度運行時,系統硬件更是面臨極限壓力,使得環境建模變得更加困難。
基於此**,MIT 研究團隊選擇了一套獨特的****“經驗學習”****系統。MIT 的迷你獵豹機器人可以通過反覆試驗來自主學習,而無需人工介入。**在積攢了對不同地形的足夠經驗後,它便可在後續工作中自動改進其行為,甚至無需在現實生活中積累這方面的經驗。研究人員稱,通過模擬,迷你獵豹機器人可在靜止不動的三個小時內,迅速積累 100 天的經驗。
在研究人員發佈的視頻中,這台機器人在撞到障礙物後迅速繞過,以及自主學習適應濕滑結冰路面、以及鬆散的礫石山丘等地形。在一套簡單的神經網絡的加持下,它能夠對錯綜複雜的新環境展開相應的評估。