当安南耶·阿加瓦尔（Ananye Agarwal）带着他的“狗”，正在美国卡内基梅隆大学四周的公园往返漫步时，其他的狗和狗主人时常会立足调查。

　　这是由于阿加瓦尔的“狗”是一个机械狗，并且是一个刻此外机械狗：其他机械狗必需运用内置舆图才可以四处活动，而他的机械狗则运用了内置摄像头。

　　阿加瓦尔是卡耐基梅隆大学的一位博士生，他所正在的研讨团队开发了一种新技术，可以让机器人使用计算机视觉和强化进修正在庞大的地形上行走。研讨人员期望，他们的事情可以扶助机器人更轻易摆设并融入实际天下。

　　加州大学伯克利分校的研究生阿什·库马尔（Ashish Kumar）说，取市场上现有的、运用内置舆图挪动的机器人差别，这个机器人只运用摄像头来操控其在户外的流动。他也是这项事情的论文作者之一，论文将在下个月的CoRL（Conference on Robot Learning，机器人进修大会）上展现。

　　自然，另有良多一样哄骗摄像头来引诱机器人活动的实验，但他们仅限于平展的地形。阿加瓦尔及其研讨团队能够让机器人走上楼梯、逾越石头、跳过裂缝。

（滥觞：COURTESY OF THE RESEARCHERS）

　　他们首先将机械狗（四足机械人）放正在模仿环境中开展练习，演习正在差别的场景下挪动，所以它大抵把握了户外的地形，和高低楼梯是什么模样的。

　　当正在实际天下中安排时，四足机械人前面的摄像头会捕获画面并引诱它的活动。别的，该机械人经过强化进修进修若何调剂步态，来更好地正在楼梯和不平坦的地面上导航。

　　据悉，强化进修是一种人工智能技术，同意体系经由过程频频试验和试错来不断进步。卡内基梅隆大学的助理传授迪帕克·帕塔克（Deepak Pathak）是该团队的一员，他暗示移除内置舆图提升了机器人的鲁棒性，由于它不再受到舆图中潜在毛病的限定。

　　谷歌的研讨科学家Jie Tan没有介入这项研讨，他默示让机器人将相机上的原始像素，转换为探索周围环境所需的正确和均衡的活动，

　　他说，这项事情是他初次看到“一个小型和低成本的机器人”能够展示出如斯使人印象深刻的移动性。

　　华盛顿大学机械进修和机械人掌握的研讨员石冠亚以为，该团队曾经“正在机械人进修和自主性层面取得了打破”。meta AI研讨科学家阿克沙·拉莱（Akshara Rai）对这一观念表示同意。

　　拉莱说：“这项事情是建筑这类有感知本领的机器人，并且是实现户外布置的很有盼望的一步。”

　　然而，虽然该团队的事情有助于改进机械人的行走体例，但它不容易协助机械人提早肯定要去那里。拉莱指出，导航关于正在实际天下中安排机械人十分重要。正在机械狗可以正在公园里自立闲逛或正在屋子里帮你拿工具之前，还需要做更多的事情。

　　谷歌的科学家Jie Tan夸大，虽然这个机器人能够经过前置摄像头掌握深度，但它没法应对滑腻的空中或长得很高的草等状况，因而它可能会掉入水坑或被困在泥地里。