在复杂的现实世界中导航的机器人，长期以来一直是机器人研究的核心目标。传统上，这些机器依赖于精心编程的指令，这使得它们缺乏灵活性，并且在遇到不可预见的障碍时容易发生故障。然而，最近人工智能和仿生设计推动的进步浪潮正在开启机器人敏捷性和适应性的新时代。这种进步在四足机器人领域尤为明显，这些机器人通常被称为“机器狗”，它们现在展现出一种令人难以置信的能力，可以像动物一样自然而优雅地学习和移动。
人工智能驱动的革新
这次革命的核心在于从预先编程的行为向人工智能驱动的学习的转变。研究人员不再仅仅告诉机器人*如何*移动；他们正在让他们*学习*如何移动，就像动物一样。发表在*Nature Machine Intelligence*上的一项突破性研究详细介绍了一个人工智能系统，该系统允许四足机器人使其步态（即行走或奔跑的方式）适应不同且不熟悉的地面。这与以前的方法大相径庭，以前的方法需要为每个环境进行大量的数据收集和特定编程。瑞典公司IntuiCell凭借其机器狗Luna更进一步，它拥有一个“功能数字神经系统”，能够以惊人的速度学习和适应。Luna和其他类似的机器狗正在展示机器人无需大量数据集即可获得技能的潜力，这反映了在生物中观察到的“自然本能”。事实上，一些模型，比如麻省理工学院开发的模型，完全在模拟环境中进行训练，大大减少了与现实世界数据收集相关的时间和成本。这种合成数据方法允许人工智能算法的快速迭代和改进，从而使机器人具有出人意料的鲁棒性和适应性。世界首只机器狗仅用9小时就通过人工智能学习了动物的步态，这一里程碑式的成就预示着未来更高效的机器人学习模式。
仿生学与生物启发的运动
这些进步的灵感无疑来自于动物王国。观察动物如何毫不费力地在各种景观中导航——从岩石森林到泥泞的田野——为运动原理提供了宝贵的见解。研究人员越来越关注仿生步态策略，模仿动物根据感官反馈和程序性记忆调整其运动的方式。中枢模式发生器 (CPG) 的概念（脊髓中负责节律性运动的神经元网络）正在机器人控制系统中实现。通过复制这种生物机制，机器人可以产生流畅高效的步态，而无需来自中央处理器的持续输入。这种方法的一个典型例子是BERT的研究，BERT是一只机器狗，它利用自然的振荡模式来提高运动效率，以及ANYmal，一只瑞士机器狗，它不仅能够穿越地形，还能执行复杂的任务，例如以类似人类的准确度投掷物体。Bittle机器狗是一个更小、可编程的模型，展示了这项技术的易用性，为编码和STEAM教育提供了一个平台。甚至动物的速度和敏捷性也成为了目标，中国黑豹2.0就是一个证明，它最近打破了机器人狗100米冲刺的世界纪录，在10秒内完成了冲刺。
未来展望与社会影响
这些发展的影响远远超出了仅仅创造更灵活的机器人。人工智能和动物启发机器人技术的融合在生态监测、搜救行动甚至个性化辅助方面具有巨大的潜力。藤田和北野的“MUTANT”是最初的自主四足机器人之一，被设计成宠物，这暗示了未来可能出现具有真正情感智能的伴侣机器人。这些机器人适应不可预测环境的能力使其成为执行对人类来说过于危险或困难的任务的理想选择。此外，对机器人运动的研究正在促进对动物运动本身的更深入的理解，这可能导致生物力学和神经科学方面的新见解。这些“机器狗”的创造不仅仅是建造机器；它还涉及揭开运动和智能的秘密，无论是人造的还是自然的，并突破了机器人技术领域的可能性界限。未来将会有更复杂和适应性更强的机器人，能够无缝地融入我们的世界，并以我们才刚刚开始想象的方式协助我们。
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