科技生活| 機械人學美斯踢波？ 專家指有助救援工作

麻省理工學院的Improbable人工智能實驗室已經開發出一種靈巧的四腳機械人(DribbleBot)，可以在類似於人類球員所遇到的真實條件下運球。

讓機器人操縱足球，是一個對機械人專家非常有吸引力的研究課題。但通常情況下，這些研究工作的中心是有輪子的機械人在一個非常平坦、均勻的表面上追趕一個特製的足球。

對於DribbleBot，該團隊使用了一個帶有兩個魚眼鏡頭的四腳機械人和一個具有神經網絡學習能力的板載電腦，用於在一個具有真實球場的不平整地形並包括沙地、泥地和雪地的區域追蹤一個3號足球。這不僅使球在滾動時不容易預測，而且還增加了摔倒的風險，身高40厘米(16吋)的機械人必須自行爬起來，然後像人類球員一樣撿回球。

在Boston Dynamics的機械人經常在破碎的地面上奔跑、打後空翻的背景下，控制足球看似很簡單，但其實有很大的區別。

一個走路的機械人可以依靠外部視覺傳感器，依靠分析它的腳對地面的抓握程度來保持平衡。在不平坦地形上滾動的球要複雜得多，因為它要對不影響運球者的微小因素作出反應，要求機械人自己發現在球和它都在活動時控制球所需的技能。

研究人員為了加快這一過程，對機械人進行了4000次數碼模擬，包括所涉及的動力學，以及如何對模擬球的滾動方式作出反應，這些模擬是實時並行進行的，讓上百天的練習被壓縮到幾個小時。

然後在現實世界中，機械人的機載攝像頭、傳感器和執行器允許它應用它所學到的數碼技術，並在更複雜的現實中磨練這些技能。

麻省理工學院教授、CSAIL首席研究員、Improbable人工智能實驗室主任Pulkit Agrawal說：「想像一下，有一個災難場景，洪水，或地震，我們希望機械人在搜索和救援過程中協助人類。我們需要機器走過不平坦的地形，而有輪子的機械人無法穿越這些地貌。研究有腳機械人的全部意義在於走當前機械人系統所不能走的地形。」

圖片：MIT，Getty Images

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