凭借Google新算法机器人自学行走平均只需3.5小时

行走新纪元：机器人Rainbo Dash的自学之路

在机器人技术的巅峰领域，让机器人保持站立并进行平稳的运动一直是一项挑战。这不仅需要深厚的专业知识，更需要卓越的设计水平。尽管部分传统机器人在人工控制下能完成站立和运动，但它们的活动范围仍充满局限。最近Google与佐治亚理工学院及加州大学伯克利分校的科学家们联手攻克了这一难题。他们成功研发出一款名为Rainbo Dash的四足机器人，这款机器人能够自学行走。

向世界纪录挑战的不仅仅是人类的极限，还有技术的进步。婴儿从爬行到行走的最快记录是6个月。而根据论文中的测试数据，Rainbo Dash学习在坚硬平坦的地面上行走仅需大约3.5小时。它的学习速度令人惊叹，无论是在地面上，还是在记忆海绵材质的床垫上，或是镂空的地毯上，它都表现出了惊人的适应性。

这款机器人的出色表现离不开其采用强化学习的技术。学习和强化学习的结合，为机器人提供了处理环境数据并自我优化的能力。学习让机器人能够处理并评估环境数据，而强化学习则让机器人通过反复试验来优化行为，从而获得最大的奖励。这样，即使在复杂的环境中，机器人也能实现自主控制。

过去，研究人员通常会让机器人在模拟环境中学习，然后再将其应用到现实世界中。这种方法虽然有助于避免对机器人及其环境造成损害，但却无法完全模拟现实世界的复杂性。Google等研究团队决定突破这一限制，他们在真实环境中直接训练Rainbo Dash。这样的训练方式不仅让机器人更好地适应环境，也大大提高了其适应新环境的能力。

尽管Rainbo Dash已经能够独立运动，但研究人员仍然面临挑战。为了确保机器人在学习过程中的安全，他们需要对其进行手动干预。为了解决这个问题，研究人员设定了特定的训练环境，让机器人在这些环境中进行多重动作的训练。当机器人识别到环境的边界时，它会自动返回。一旦机器人走出特定环境，硬编码算法将帮助它重新站立。

这项研究背后的负责人Jan Tan表示，他们希望机器人能够在各种复杂的现实世界环境中运动。他强调：“我们有兴趣让机器人能够在各种复杂的现实世界环境中运动。设计能够灵活处理多样性和复杂性的运动控制器是一项艰巨的任务。”尽管面临挑战，研究人员坚信机器人的运动能力将是解锁更多实用机器人的关键。未来，机器人将代替人类地球上的不同地形或是未被的地区，如太空。目前这款机器人仍依赖于其上方的动作捕捉系统来确定位置，因此暂时还不能直接用于现实世界的复杂环境。未来之路虽然充满挑战，但科技的进步让我们看到了无限可能。