在一項開創性的實驗中，香港大學的自適應機器人控制實驗室（ArcLab）研究人員揭示了一款四足機器人，該機器人能夠模仿人類的行走方式，並在各種挑戰性地形和條件下以雙腿行走。
這款四足機器人採用了名為 TumblerNet 的生物啟發控制器，該控制器基於深度強化學習（Deep Reinforcement Learning, DRL）技術，使機器人能夠直立行走，類似於人類。此突破標誌著雙足運動在機器人領域的一次重要進展。
生物啟發學習的力量
傳統上，機器人的雙足運動因接觸面積減少和穩定性提高而受到限制。然而，TumblerNet 採取了不同的方法。它將機器人的質心（Center of Mass, COM）和壓力中心（Center of Pressure, COP）的估算器結合成一個閉環系統，模仿人類的平衡策略。
這使得機器人能夠無縫地從四足運動轉換為雙足運動，無論是使用前腿還是後腿，並能夠響應線性和角速度指令，包括原地轉向或圓形行走。
強度與堅固性
實驗中最引人注目的方面之一是該四足機器人的堅固性。它能夠在不平、柔軟或變動的表面上保持直立，例如泡棉墊、鬆散的石頭和沙子。這種適應能力至關重要，因為現實環境經常會出現不可預測的挑戰，需要先進的穩定機制。
此外，該機器人還經受了外部擾動，包括推擠、打擊和踢擊，並能在不需要單獨恢復模型的情況下保持平衡。
自我恢復能力對於任何自主機器人來說也是至關重要的。TumblerNet 在多種情況下展示了自動跌倒恢復的能力，例如在木塊或草地上絆倒。這種自我恢復能力進一步增強了機器人在動態環境中的實用性和可靠性。
在困難表面的表現
這款四足機器人的能力也在沙灘上進行了測試，沙灘因沙子的柔軟和變動性而被認為是極具挑戰性的環境。該機器人在這些條件下成功地進行了雙足運動，展現了其適應性和韌性。
這些實驗突顯了生物啟發設計的有效性，為未來在多樣地形上發展四足及人形機器人提供了希望。
相較於傳統四足機器人的優勢
與傳統四足機器人不同，雙足機器人能更好地在人體環境中導航，能夠攀爬樓梯、跨越障礙，並使四肢自由以進行操作。
這使得它們在護理、災難應對和人機協作等應用中成為理想選擇，因為適應性和人類般的動作對於在現實場景中執行複雜任務至關重要。
未來的影響
TumblerNet 採用的生物啟發方法不僅增強了四足機器人的運動能力，還對未來腿部機器人的發展具有重要意義。
這項技術可能為機器人學、康復等領域的創新鋪平道路，展現了在不同機器人設計之間整合的潛力。
參與此次實驗的 ArcLab 研究人員包括 Erdong Xiao、Yinzhao Dong、James Lam 和 Peng Lu。
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