麻省理工学院人工智能实验室的研究人员开发了一种腿部机器人系统，可以在与人类相同的条件下运球。该机器人使用机载传感和计算相结合的技术来穿越不同的自然地形，如沙地、砾石、泥地和雪地，并适应它们对球运动的不同影响。

编程机器人踢足球一直是一段时间以来的热门研究领域。然而，该团队希望自动学习如何在带球时操纵腿部，这项技能很难编写脚本来处理雪地、碎石、沙地、草地和其他地面以及路面。

麻省理工学院博士生加布说：“机器人一开始并不知道如何运球——它只是在运球时得到奖励，在搞砸时得到负面强化。所以，这本质上是“这种强化学习方法的一个方面是，我们必须设计一个好的奖励来鼓励机器人学习成功的运球行为。一旦我们设计了奖励，下一步就是让机器人练习：经过数百天的训练，它会越来越擅长操纵球以达到所需的速度。”

由于该团队在系统中内置了恢复控制器，机器人还可以穿越陌生的地形并从跌倒中重新站起来并继续追球。

与单独行走相比，运球对运球机器人的运动和它可以穿越的地形施加了更多限制。机器人必须调整其运动以便对球施加力以便运球。球与景观的相互作用机器人与茂密的草地或人行道等景观之间的相互作用可能有所不同。例如，足球在草地上会受到阻力，但在人行道上不会，斜坡会产生加速度足球机器人，从而改变球的典型路径。但是，只要机器人不滑倒，它穿越不同地形的能力通常不会受到这些动态差异的影响，因此足球测试对地形变化很敏感，而单独的运动则不敏感。

在硬件方面，机器人有一组传感器，可以感知周围环境，感知自己所在的位置，了解自己的位置，并看到周围的一些情况。它有一组执行器，可以施加力并移动自身和物体。在传感器和执行器之间，有一台计算机或“大脑”，将传感器数据转换为动作并通过电机应用。当机器人在雪地上奔跑时，它看不到雪，但可以通过电机传感器感觉到雪。但踢足球比走路更难，所以团队在机器人的头部和身体上安装了摄像头足球机器人，除了新的运动技能外，还创造了一种新的视觉感官方式。

“我们的机器人可以在野外行走，因为它携带了所有传感器、摄像头和机载计算，”研究人员说。“这需要一些创新足球机器人，使整个控制器适应机载计算。这是一个学习有帮助的领域。”“因为我们可以运行一个轻量级神经网络，并训练它来处理移动机器人观察到的嘈杂传感器数据。”

这些机器人要想像自然界的同类一样敏捷，还有很长的路要走，有些地形对它们来说很难驾驭。目前，控制器还没有在包括斜坡或楼梯的模拟环境中接受训练。机器人无法感知地形的几何形状；它只是估计其材料接触特性，如摩擦力。例如，如果有台阶，机器人就会被卡住——它无法将球举过台阶，这是该团队未来想要探索的一个领域。

这项研究得到了 DARPA 机器常识计划、麻省理工学院-IBM AI 实验室、美国国家科学基金会人工智能与基础交互研究所、美国空军研究实验室和美国空军人工智能加速器的支持。将在 2023 年 IEEE 机器人与自动化国际会议 (ICRA) 上发表。

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