
该团队由机械与工艺工程系的 Marco Hutter 教授领导,结合机器学习与基于模型的控制,升级算法让其可以准确识别和通过碎石堆中的缝隙 / 凹槽,从而可以灵活穿梭复杂地形。

ANYmal 可以攀爬障碍物,并执行动态动作从障碍物上跳下来。在这个过程中,ANYmal 像孩子一样通过不断尝试和犯错来学习。现在,当遇到障碍物时,ANYmal 会利用摄像头和人工神经网络来判断它所面对的是哪种障碍物。然后,它就会根据之前的训练做出可能成功的动作。
Hutter 教授表示该算法仍有很大的改进空间,包括让机器人不再局限于解决预定义的问题,而是要求它在困难的地形(碎石遍布的灾区)上进行计算通过。
IT之家附上论文参考
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David Hoeller et al, ANYmal parkour: Learning agile navigation for quadrupedal robots, Science Robotics (2024). DOI: 10.1126/scirobotics.adi7566
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