波士顿动力Spot四足机器人学会后空翻行走更像真实动物

8月28日消息，科技媒体notebookcheck昨日（8月27日）发布博文，披露波士顿动力公司宣布其四足机器人Spot在强化学习的加持下成功掌握了连续后空翻这一高难度动作。

据官方介绍，这一突破并非基于客户的具体需求，而是源于强化学习算法的重大进展。该技术能显著提升Spot在极端环境下的生存能力，使其在跌倒、滑倒或绊倒时能够快速调整姿态，从而有效保护其昂贵的背部传感器和机身免受潜在损害。

波士顿动力公司的工程师团队采用了分阶段的研发策略。首先，在虚拟环境中模拟Spot后空翻的动作，通过计算机视觉技术进行初步测试与优化。然而，正如机器人工程师阿伦·库马尔在视频中所展示的那样，直接将训练成果应用于实体机器人时遇到了诸多挑战。

为降低测试风险，研发团队首先在专业体操垫上进行低风险环境下的动作测试。随着算法不断优化和硬件性能提升，团队逐步增加动作难度，最终实现了Spot在高风险复杂环境中完成连续后空翻的能力突破。

值得注意的是，这项技术不仅使Spot掌握了高难度的后空翻动作，还显著改进了其行走姿态。现在的Spot能够以更加自然流畅的方式移动，其动作模式已经非常接近真实四足动物的运动特征。

强化学习作为本次突破的核心技术，在整个训练过程中发挥了关键作用。通过数百万次的试错与系统反馈优化，Spot逐步掌握了精确的身体控制能力，即使在前腿加装滚轮的情况下，仍能保持极佳的平衡性能。