KAIST開發(fā)的自動行駛（無人駕駛）機器人在美國麻省理工學院（MIT）等參與的國際四足步行機器人競賽中獲得了第一名。

   KAIST6日表示，電氣及電子工學部明賢教授及其帶領(lǐng)研究組1日（當?shù)貢r間）在英國倫敦舉行的機器人領(lǐng)域最大規(guī)模的學術(shù)大會“2023國際機器人及自動化學術(shù)大會”的四足機器人自動步行競賽中獲得了冠軍。

   KAIST在包括韓國在內(nèi)的美國、中國香港、意大利、法國等共11支隊伍參加的競賽中，獲得246分的總分，以壓倒性的優(yōu)勢領(lǐng)先排在第二位的MIT（60分）。大部分參賽隊伍都是人直接操縱機器人，而KAIST則選擇了自動步行方式。根據(jù)大賽規(guī)則，如果通過自動步行驅(qū)動機器人，分數(shù)將比人操作的遠程操作高出3倍。

   比賽在10米x20米大小的賽場上進行。這里設有15度傾斜的光滑四角形面板、沙子、泥土、模擬水坑的障礙物、旋轉(zhuǎn)的管道和四角形樓梯等多種障礙物。KAIST隊跑完全程的時間為41分52秒，雖然是自動行走方式，但比以遠程手動操作為主的隊伍的平均跑完全程時間49分鐘還要快。

   研究組解釋說：“與可以及時應對障礙物的自動步行機器人不同，需要人操作的遠程操作機器人因通信延遲等問題很難應對?！彪S著無人駕駛機器人取得優(yōu)秀成果，在通信受限的極端、災難狀況下投入機器人，可以期待成功完成任務。

   使用無人駕駛技術(shù)的團隊除了KAIST之外，還有意大利技術(shù)院（IIT）團隊。KAIST組之所以能夠取得比意大利研究組更優(yōu)秀的成果，是因為在自動步行技術(shù)上適用了人工智能（AI）學習方法之一的“深層強化學習”。

   與識別周圍的視覺及觸覺信息，計算機器人的動力學結(jié)構(gòu)，機器人一步一步邁出需要很長時間的現(xiàn)有方式不同，KAIST組通過模擬器提前讓機器人學習了多種環(huán)境信息。因此，即使機器人不直接看地形，通過事先學習的結(jié)果，動作也加快了。就像人住在熟悉的房子里，即使半夜醒來也能找到衛(wèi)生間的位置一樣，機器人也可以“盲步行”。

   KAIST機器人與其他機器人相比，即使像不倒翁一樣倒下也能立即恢復的“再恢復”能力也很突出?，F(xiàn)有的機器人采用了“摔倒時伸出左腿旋轉(zhuǎn)身體”等固定程序，很難靈活應對突發(fā)狀況。研究組讓機器人從空中墜落，實現(xiàn)多種墜落情況后，如果機器人重新站起來，將給予補償。明教授解釋說：“這是首次嘗試讓機器人墜落后，根據(jù)恢復與否給予補償或處罰的學習?！?/p>

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