近年来 ， 四足机器人领域获得长足进展 ， 速度、敏捷性、动作复杂程度都在接近真正四足动物的程度 ， 但有一点远不及真正的四足动物：这些机器人越过沟壑的效率很低 。
因为现有的四足机器人需要先将周遭环境、尤其是地形高度的摄像头等传感器探测结果 ， 运算生成地图数据 。 在高速运动时 ， 如果运动轨迹上有之前没预先确定深度/高度的深沟险壑 ， 那么四足机器人不待摄像头成功侦测、地图生成完毕 ， 就可能在极速状态下一头栽进沟里 。
【芯片|MIT开发出能让四足机器人如猎豹般跳过深沟的算法】MIT的研究者针对此短板 ， 在2021年10月下旬开发出能让四足机器人跳过沟壑的新型算法 。 四足机器人如猎豹般既高速飞驰又灵巧跳跃的未来 ， 因此而走出坚实一步 。
MIT的研究者为了减轻机器人的即时运算量、缩短数据处理时间 ， 将两部分算法结合成控制四足机器人的算法 。
一部分是用不涉及摄像头数据的“盲目”算法做“普通控制者” ， 监测四足机器人的关节角度、身体位置等 ， 控制四足机器人在普通的连续性地貌上的行进 。 这部分算法因为任务简单、技术成熟 ， 可以将市面上表现最出色的算法选取最优部分制作 。
另一部分是专门处理摄像头高度/深度数据的“探视者”神经网络算法 ， 这部分算法并不将所有摄像头数据的运算结果实时全部直接让“普通控制者”处理 ， 只当地貌测高图像出现异常时 ， 再判断是否有实际断开的部分 ， 如此判断沟壑的所在处 。
两部分算法结合之后 ， 通过大量的实景训练 ， 集成算法逐渐学会实时判断沟壑位置、并据此调整四足机器人的机械足关节扭矩、踩地时长、力度、角度 ， 从而达到如猎豹般跃过沟壑的效果 。
研究团队未来计划将算力更强的电脑模块安装在猎豹机器人上 ， 还打算提高“普通控制者”算法的功能 ， 让机器人的运动更流畅、能应对更复杂的地形 。
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