一段时间以来，这款名为ANYmal的机器人在应对瑞士徒步小径的石质地形方面没有任何问题。现在，苏黎世联邦理工学院的研究人员已经教会了这款四足机器人一些新技能：事实证明，它相当擅长跑酷，这是一项基于利用运动动作在城市环境中顺利越过障碍的运动，现已变得非常流行。ANYmal还擅长应对建筑工地或灾区常见的棘手地形。

为了教授ANYmal这些新技能，来自ETH机械与过程工程系MarcoHutter教授领导的团队的两个团队采用了不同的方法。

用尽机械选项

其中一个团队的工作人员是ETH博士生NikitaRudin，他在空闲时间会进行跑酷运动。“在项目开始之前，我的几位研究同事认为腿式机器人已经达到了其发展潜力的极限，”他说，“但我有不同的看法。事实上，我确信还有很多事情可以做具有有腿机器人的力学。”

考虑到自己的跑酷经验，Rudin开始进一步突破ANYmal的极限。他成功地利用机器学习来教授四足机器人新技能。ANYmal现在可以攀爬障碍物并执行动态操作以从障碍物上跳下来。

在此过程中，ANYmal像孩子一样通过反复试验来学习。现在，当遇到障碍物时，ANYmal会使用其摄像头和人工神经网络来确定它正在处理的障碍物类型。然后，它执行根据之前的训练看来可能成功的动作。

这就是技术上可能实现的全部范围吗?鲁丁认为，对于每项新技能来说，情况很大程度上都是如此。但他补充说，这仍然有很多潜在的改进空间。其中包括允许机器人超越解决预定义的问题，而是要求它穿越困难的地形，如碎石遍布的灾区。

结合新技术和传统技术

让ANYmal为此类应用做好准备是另一个项目的目标，该项目由Rudin的同事兼ETH博士生FabianJenelten进行。但Jenelten并没有仅仅依赖机器学习，而是将其与控制工程中使用的经过反复试验的方法(称为基于模型的控制)结合起来。

这提供了一种更简单的方法来教导机器人进行精确的操作，例如如何识别并通过瓦砾堆中的间隙和凹槽。反过来，机器学习可以帮助机器人掌握运动模式，然后可以灵活地应用于意外情况。

“结合这两种方法可以让我们充分利用ANYmal，”Jenelten说。

因此，四足机器人现在能够更好地在光滑的表面或不稳定的巨石上站稳脚跟。ANYmal很快还将被部署在建筑工地或任何对人们来说过于危险的地方，例如检查灾区倒塌的房屋。