全凭“脚感”：靠触觉感知世界的机器人，不看路也能稳稳爬楼梯

你敢信，这只名叫Cassie的双足机器人，其实是个“盲人”

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编者按：本文来自微信公众号“量子位”（ID:QbitAI），作者：鱼羊，36氪经授权发布。原标题：《全凭“脚感”，这个不看路的机器人就能稳稳爬楼梯，一脚踩空也不怕》

能自己走台阶：

一不小心踩空了也能及时调整步伐。

上下斜坡更是闲庭信步。

你敢信，这只名叫Cassie的双足机器人，其实是个“盲人”——不带视觉传感器，完全靠触觉感知世界的那种。

这是一项来自俄勒冈州立大学的最新研究。研究人员表示：

据我们所知，这是世界上第一个仅靠身体感知，就能稳稳爬楼梯、或穿越类似高低起伏地形的双足机器人。

是的，不仅仅是上下各种高低台阶。

像这样断在路上的树干，Cassie也能凭借感觉稳稳跨越。

两只脚处在不同高度的平面上，也不影响平衡。

不过，别看这家伙现在一副游刃有余的样子，在没有经历特训之前，它其实是酱婶的：

emmm……

所以，俄勒冈州立大学的盆友们，到底让机器人进行了怎样的训练？

核心方法，依然是基于LSTM网络的强化学习。

不同之处在于，俄勒冈州立大学的研究人员，在训练时加入了随机化地形的影响。

也就是说，当机器人在模拟环境中训练时，会遇到向上或向下的类似楼梯的变化地形，变化因素包括：楼梯的级数，每一级楼梯的高度、长度、宽度，以及楼梯前后地面的坡度等。

具体而言，楼梯的高度在10cm到21cm之间，宽度在24cm到30cm之间。

并且，模拟环境中的多级台阶并不是均匀的，即每一级台阶都会被添加进±1cm的误差。

除此之外，为了有效地让Cassie把在模拟环境中学习到的爬楼梯策略应用到现实当中，防止过拟合，研究人员还在训练阶段给它制造了各种各样的麻烦。

比如在每次训练开始之前，把机器人的关节阻尼、质量、偏移量，地面的摩擦力等动力学参数一通随机，让控制器尽量去面对各种完全不同的环境。

值得一提的是，在测试中，研究人员们观察到，机器人学会了一种“反直觉”的策略：运动速度更快时，爬楼梯的表现反而更好。

论文的第一作者Jonah Siekmann介绍：

由于机器人是盲人，看不见周围的环境，所以它落脚的位置可能会很糟糕。

比如它一脚踩在楼梯沿上，产生的力量就会把机器人推下楼梯。

在低速情况下，机器人自身的动量不足，难以克服这种向后的推力；但在高速情况下，机器人会倾向于跳过一些台阶，这反而能使其重新找到平衡。

看到这里，你觉得Cassie表现如何？

目前，这项研究已经中了机器人顶会RSS 2021。

论文地址：https://arxiv.org/abs/2105.08328

参考链接：

[1]https://spectrum.ieee.org/automaton/robotics/humanoids/agility-robotics-cassie-stairs

[2]https://www.youtube.com/watch?v=MphEmC6b6XU&t=154s

[3]https://www.youtube.com/watch?v=nuhHiKEtaZQ