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麻省理工學(xué)院（MIT）的Improbable人工智能實(shí)驗(yàn)室已經(jīng)開(kāi)發(fā)出一種靈巧的帶腿機(jī)器人（DribbleBot），可以在類(lèi)似于人類(lèi)球員所遇到的真實(shí)條件下運(yùn)球。自20世紀(jì)90年代中期以來(lái)，機(jī)器人足球已經(jīng)出現(xiàn)，盡管這些比賽往往是人類(lèi)比賽的一個(gè)相當(dāng)簡(jiǎn)化的版本。然而，對(duì)于機(jī)器人科學(xué)家來(lái)說(shuō)，讓機(jī)器人操縱足球也是一個(gè)非常有吸引力的研究課題。

通常情況下，這些研究工作的中心是在一個(gè)非常平坦、均勻的表面上行進(jìn)的輪式機(jī)器人，追趕一個(gè)滾動(dòng)的球。對(duì)于DribbleBot，該團(tuán)隊(duì)使用了一個(gè)帶有兩個(gè)魚(yú)眼鏡頭的四足機(jī)器人和一個(gè)具有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)能力的板載計(jì)算機(jī)，用于在一個(gè)具有真實(shí)球場(chǎng)的不平整地形并包括沙地、泥地和雪地的區(qū)域追蹤一個(gè)3號(hào)足球（正式比賽采用5號(hào)球）。這不僅使球在滾動(dòng)時(shí)不容易預(yù)測(cè)，而且還提高了跌倒的危險(xiǎn)，不僅如此，一旦跌倒，這個(gè)40厘米（16英寸）高的機(jī)器人還必須從跌倒中恢復(fù)過(guò)來(lái)，然后像人類(lèi)球員一樣追回球。

波士頓動(dòng)力公司的機(jī)器人經(jīng)常演示在不平整的地面上跑來(lái)跑去，做后空翻，這可能看起來(lái)很簡(jiǎn)單，但在運(yùn)球方面，技術(shù)上有很大的區(qū)別。一個(gè)行走的機(jī)器人可以依靠外部視覺(jué)傳感器，為了保持平衡，它依靠分析它的腳對(duì)地面的抓握程度。在不平坦地形上滾動(dòng)的球要復(fù)雜得多，因?yàn)樗鼘?duì)不影響運(yùn)球者的小因素作出反應(yīng)，要求機(jī)器人自己發(fā)現(xiàn)在球和它都在運(yùn)行時(shí)控制球所需的技能。

為了加快這一過(guò)程，MIT研究人員對(duì)機(jī)器人進(jìn)行了4000次數(shù)字模擬，包括所涉及的動(dòng)力學(xué)以及如何對(duì)模擬球的滾動(dòng)方式作出反應(yīng)，這些模擬都是實(shí)時(shí)平行進(jìn)行的。當(dāng)機(jī)器人學(xué)會(huì)運(yùn)球時(shí)，它得到了正強(qiáng)化的獎(jiǎng)勵(lì)，如果它犯了錯(cuò)誤，則得到負(fù)強(qiáng)化，這些模擬使得數(shù)百天的比賽被壓縮到了幾個(gè)小時(shí)。

然后在現(xiàn)實(shí)世界中，機(jī)器人的機(jī)載攝像頭、傳感器和執(zhí)行器使它能夠應(yīng)用它所學(xué)到的數(shù)字技術(shù)，并在更復(fù)雜的現(xiàn)實(shí)中磨煉這些技能。

麻省理工學(xué)院教授、CSAIL首席研究員、Improbable人工智能實(shí)驗(yàn)室主任Pulkit Agrawal說(shuō)：“如果你看看周?chē)蠖鄶?shù)機(jī)器人都是有輪子的。但想象一下，有一個(gè)災(zāi)難場(chǎng)景，洪水或地震，我們希望機(jī)器人在搜索和救援過(guò)程中協(xié)助人類(lèi)。我們需要機(jī)器走過(guò)不平坦的地形，而有輪子的機(jī)器人無(wú)法穿越這些地貌。研究腿部機(jī)器人的全部意義在于走當(dāng)前機(jī)器人系統(tǒng)所不能走的地形。我們?yōu)橥炔繖C(jī)器人開(kāi)發(fā)算法的目的是在具有挑戰(zhàn)性的復(fù)雜地形中提供自主性，這些地形目前是機(jī)器人系統(tǒng)無(wú)法企及的。”

這項(xiàng)研究將在5月29日開(kāi)始的倫敦IEEE國(guó)際機(jī)器人和自動(dòng)化會(huì)議（ICRA）上發(fā)表。

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