北京
像波士顿动力公司的 Spot 这样的机器人的大量出现展示了四足机器人的多功能性。这些系统在爬楼梯、跨越小障碍物和在不平坦的地形上导航方面表现良好。然而，梯子仍然是一个大问题——特别是考虑到它们在部署这些系统的工厂和其他工业环境中无处不在。
苏黎世联邦理工学院，它一直是近年来一些最令人兴奋的四足机器人研究的背后的推动力量，已经指明了一条前进的方向。正如该校所指出的，过去解决梯子问题的尝试大多涉及双足人形机器人和专用梯子，但最终证明速度太慢，难以达到有效效果。
研究表明，该校再次启用了它旗下衍生公司 ANYbotics 的 ANYMal 机器人。在这里，该团队为四足机器人配备了能钩住梯级的专门末端执行器。然而，真正的关键在于强化学习，它有助于系统适应不同梯子的特性。
“这项工作将工业四足机器人的应用范围从标称地形上的检查拓展至环境中具有挑战性的基础设施特征，”研究人员写道，“凸显了在执行复杂技能时机器人形态与控制策略之间的协同作用。”
学校称，该组合系统在 70 至 90 度的梯角导航的成功率为 90%。并且还报告，与当前的“最先进”系统相比，攀爬速度提高到了 232 倍。
该系统能够实时自我修正，调整其爬升的实例，比如对一次奔跑的误判或者某一步的计时有误。
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