机器人正在学习走路和工作。虽然机器狗还不是人类最好的朋友，但真正的自主性和推理能力将使它们成为工业、搜救甚至太空探索中有用的伙伴。但你必须先走路，然后才能跑步，机器正在从生物学中学习如何更好地行走。
20世纪60年代摩城歌曲《你爱我吗？》的第一和弦机器人开始跳舞时，扬声器发出的轮廓声。几个模型，包括一个两足类人模型和一个四足类狗装置，可以看到它们相互跳舞。他们洗牌、回旋和挥杆。
由美国机器人公司Boston Dynamics发布的这段关于机器人舞腿的病毒式视频在2020年底引起了轰动。人们的反应从暗示这是用CGI制作的，到担心机器人将接管世界。然而，尽管有着令人印象深刻的工程技术，视频也显示了腿部机器人面临的局限性。而对于人类来说，跳舞很容易，对于机器人来说，这是难以置信的困难，三分钟的视频意味着机器人的每一个动作都必须手动编写详细的脚本。
苏黎世ETH教授、机器人专家马可·赫特（MarcoHutter）表示：“如今，机器人仍然相对愚蠢。”。“波士顿动力公司（Boston Dynamics）的许多视频都是针对特定环境手工制作的动作。它们需要人类的监督。就真正的自主性和推理而言，我们离人类、动物或科幻小说中的预期还很远。”
然而，这些机器人可能对人类很有帮助。它们可以在灾难发生时帮助我们，可以改善工业运营和物流，甚至可以帮助我们探索外层空间。但要做到这一点，我们需要让腿机器人更好地完成行走等基本任务，并教会他们如何在没有监督的情况下完成这些任务。
虚拟学习
ERC的LeMo项目是欧洲研究人员发起的一项研究，旨在使机器人能够更自主地移动。他们的核心前提是，腿的运动不是可能的，机器学习技术可以改善它。LeMo特别关注所谓的强化学习。
“强化学习使用模拟生成大量数据，用于训练神经网络控制策略，”Hutter解释道，他也是LeMo的项目负责人。“机器人在模拟中走得越好，获得的奖励就越高。如果机器人摔倒或滑倒，就会受到惩罚。”
他们在这个项目中使用的机器人是一个50公斤重的四足类狗机器人。它的顶部有几个传感器和摄像头，可以检测环境。这部分已经成为腿机器人的标准，然而LeMo的进步在于软件。他们没有使用基于模型的方法，即研究人员将规则编程到系统中，比如“当地面上有岩石时，抬起你的脚”，而是在模拟中“训练”人工智能系统。
在这里，机器人的系统在一个虚拟地形模拟中一遍又一遍地行走，每次表现良好，它都会得到奖励。每次失败都会受到惩罚。通过数百万次重复这个过程，机器人学会了如何通过反复试验。
Hutter说：“LeMo是第一次在腿部机器人上使用强化学习。”。“正因为如此，机器人现在可以在具有挑战性的地形上行走，如湿滑的地面和倾斜的台阶。我们几乎再也不会摔倒了。”
利用这项技术，苏黎世ETH团队最近赢得了一场耗资200万美元的国防高级研究计划局（DARPA）竞赛，在比赛中，各团队被要求部署一队机器人，自己探索具有挑战性的地下区域。
赫特说：“腿机器人已经用于工业检查和其他观察任务。”。“但也有一些应用，如搜索救援，甚至太空探索，我们需要更好的运动。使用强化学习等技术，我们可以做到这一点。”
自然灵感
ERC的另一个名为M-Runners的项目正在研究如何建造在外层空间工作的腿机器人。今天，当我们将机器人发射到月球或火星等地时，它们通常是轮式机器人。这些需要在相对平坦的地形上着陆和骑行。
“但对地质学家来说，有趣的事情通常并不发生在平地上，”AlinAlbuSch教授说盲慕尼黑大学和德国航空航天中心的。“它们在峡谷之类的地方被发现，在那里漫游者不容易到达。”
这就是为什么人们对将腿机器人送入太空有浓厚兴趣的原因。但在我们做到这一点之前，需要进行更多的研究，使它们更好地发挥作用。M-Runner从大自然中汲取灵感。
AlbuSch说：“我们的假设是，生物学更节能。”盲弗尔。“我们的肌肉和肌腱有一定的弹性。动物，如奔马，利用这种弹性来储存和释放能量。另一方面，传统机器人是刚性的，不会这样做。”
这意味着腿机器人的效率并没有他们所能做到的那么高。但真正理解这些过程，并将它们转移到机器人身上，是一个相当大的挑战。这需要对生物学有深刻的理解，但也需要对动作如何做出和重复背后的数学知识有深刻的理解。
肢体的复杂系统，由大量相互依存的部分组成，如肌肉、肌腱和骨骼，它们紧密地协同工作，以重复行走或跑步等动作。Albu Sch说：“从数学上对此进行建模是一个科学上尚未解决的问题。”盲弗尔。
这就是M-Runner项目试图解决的问题，并转移到机器人上，这是一项跨学科的任务。AlbuSch说：“我们致力于生物力学和生物系统。”盲弗尔。“还有神经科学、数学和物理。反过来，我们构建的工具将此应用于实际的机器人。”
到目前为止，该项目已经制造了一个原型机器人，一种狗大小的变体，研究人员正在测试不同类型的跑步和步态。最终目标是将这一理论研究应用到太空探索等领域。Albu Sch说：“我们在模拟中也考虑到了低重力。”盲弗尔。“这里的机器人可以进行更壮观的跳跃，迈得更远。”
除了这项研究之外，腿机器人如今已经融入我们的经济和社会。“这些机器已经在使用中，”赫特说。“它还不是家庭用品。但在工业领域，它越来越流行，在中国，甚至家庭使用案例也在调查中。”
但他们的大众市场吸引力取决于这些机器人在现实世界中的行走和表演能力的提高。这就是为什么需要更多的研究。AlbuSch说：“腿机器人不仅仅是波士顿动力公司的产品。”盲弗尔。“欧洲也在进行前沿研究，我们看到了技术的真正进步。”