多腳機器人學習地形的物理特性：模擬動物學習能力的突破
近日《National Science Review》刊登了一篇探討如何讓多腳機器人像動物一樣學習地形物理特性的研究論文。哈爾濱工業大學的丁亮教授和他的團隊提出了一種無監督學習框架，透過機器人的視覺和觸覺來感知和預測地形物理特性，學習並調整自己的認知模型。
從動物學習中汲取靈感
當小貓咪在危險的環境中行走時，它會用腳輕輕地碰觸地面，以估計地面的摩擦力或承載能力。基於這種經驗，小貓咪可以預測外觀相似的地形的物理引數，避免踩軟、濕的地面。這種學習方式對於機器人來說很難實現，因為它會遇到許多挑戰。
機器人學習面臨的挑戰
在機器人學習地形物理特性時，要克服的挑戰包括：
- 如何提取有效的特徵來描述動態變化的環境？
- 如何讓機器人的體驗與環境互動相互通用？
- 如何解決因動態變化環境引起的認知衝突？
基於模型和資料的自主學習框架
為理解決上述挑戰，丁亮教授的團隊提出了一種基於模型和資料的自主學習框架，該框架可以讓機器人在感知地形的同時學習地形的物理特性。該框架基於法線和切線足地接觸模型，設計了一個無監督學習框架來實現增量式的視覺-觸覺融合感知，具有認知衝突解決能力。這是第一篇報導機器人獨立自主學習環境的物理特性、並具有增量、線上和具有認知衝突解決報告的研究。
室內外測試都透過
研究團隊透過室內外硬體實驗，證實了該方法可以有效地幫助機器人準確地感知和預測環境的物理特性，同時學習並調整自己的認知模型。最終機器人成功且安全地在複雜環境中完成了導航任務。
未來展望
這項研究為機器人學習動態變化環境的物理特性開闢了一條新的途徑，有望促進未來機器人在無人值守、危險環境中進行更多有效操作的應用。未來的研究需要更廣泛地測試該方法的有效性，並進一步提高機器人學習能力，從而實現更廣泛的應用。
總結
這項研究提示我們，動物學習對機器人學習的啟示是巨大的。在機器人學習過程中，引入動物學習的思想和方法，可以幫助我們更好地發掘和利用生物學習的智慧，從而推動機器人學習的進一步發展。我們期待有更多的研究致力於將人工智慧與生物智慧相結合，實現智慧系統的突破。
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