这只韩国机器狗证明，沙地奔跑并非只出现在《海滩救护队》中

近年来，腿式机器人的灵活性明显提高，但仍然经常受到复杂地形的限制。一个针对平坦、坚硬表面进行优化的机器人可能不如另一个专门为动态区域（如泥泞的田野或沙滩或天花板）设计的机器人表现更好。韩国科学技术研究院 (KAIST) 的研究人员开发的一种新型四足机器人控制技术似乎正在打破这些字面和物理障碍，这要归功于人工智能强化学习的帮助。

在强化学习中，可以生成大量模拟来近似物理试验，从而缩短 AI 优化自身以实现预期目标所需的训练时间。在韩国科学技术研究院机械工程系 Jemin Hwangbo 教授的带领下，他们的团队创建了一个新的人工神经网络，能够在没有任何先验信息的情况下进行实时地形评估，然后将这些知识反馈给他们的四足机器人 RaiBo。

然而，在这种情况下，韩国科学技术研究院的研究人员还根据机器人的物理压力与各种介质的地面反应相互作用，定义了一种新的接触模型，以模拟变形地形，例如沙子。所有这些信息随后被输入到 RaiBo 的人工智能中，产生了一些真正令人印象深刻的结果。

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根据该团队本月早些时候发表在《科学机器人》杂志上的研究，他们的狗机器人展示了其以每秒约 3 米的速度慢跑穿过海滩的能力，其脚完全浸入沙子中。RaiBo 还可以在没有任何额外编程或控制算法调整的情况下穿过草地和跑道。

论文第一作者 Suyoung Choi 在一份声明中表示：“事实证明，为基于学习的控制器提供与真实变形地面的密切接触体验，对于应用于变形地形至关重要。”

由于新提出的控制器可以在没有任何地形先验信息的情况下使用，因此它可以轻松应用于未来的人工智能步行研究，例如如何让机器人优雅地在气垫床上移动，据报道，RaiBo 也可以做到这一点。