□ 南京日报/紫金山新闻记者 何洁
一台四足机器人能像敏捷的犬类一样，在障碍赛道上小跑、疾驰，还能腾空跃过横杆！6月2日，记者从南京大学获悉，南京大学机器人与强化学习控制团队及其合作者在国际期刊《自然·通讯》发表最新研究成果。该研究面向四足机器人敏捷运动控制问题，提出了一套受动物运动控制启发的智能学习框架，使机器人不仅能行走、奔跑和跳跃，还能根据前方障碍自主切换动作，在复杂赛道中展现出更自然、更敏捷的运动能力。
近年来，四足机器人已经能够在楼梯、斜坡、碎石等复杂地形上稳定行走。然而，当它们面对连续、多类型、随机分布的障碍时，仍容易出现动作僵硬、切换不流畅、协调性不足等问题。相比之下，真实犬类在敏捷运动中能够根据环境变化快速调整身体姿态。这种自然流畅的“行为切换”能力，长期以来都是足式机器人领域的重要挑战。
“我们参考真实动物的运动控制机制，尝试给机器人构建类似‘大脑’和‘小脑’的协同系统。”南京大学机器人与自动化学院唐开强老师介绍，其中，“小脑”主要负责学习和生成基础运动能力，包括行走、慢跑、快跑、跳跃等多种步态；团队从真实犬类运动捕捉数据中提取运动特征，使机器人学到更加自然的动作风格，而不是单纯执行人工编写的机械指令。“大脑”则负责环境感知与行为决策：机器人通过深度摄像头观察前方环境，判断即将遇到的是坡道、横杆、绕杆、跷跷板、轮胎障碍还是隧道，并向“小脑”发出相应的运动指令。
这种“大脑—小脑”协同设计，使机器人不再依赖固定步态完成任务，而是能够根据赛道情况实时调整运动方式。为了验证系统性能，研究团队搭建了一条受犬类敏捷比赛启发的机器人障碍赛道。机器人在测试过程中仅依靠一枚深度摄像头感知环境，不依赖GPS等外部定位设备，需要从起点出发，在尽可能短的时间内连续完成所有障碍。
结果令人眼前一亮：在500次随机测试中，机器人平均速度达到1.1米/秒，最高速度达到3.2米/秒，已经接近成年人慢跑水平。更重要的是，机器人能够在运动过程中自主识别障碍并完成动作切换：接近横杆时切换为跳跃动作，进入绕杆区域时降低速度并调整步态，面对隧道时则压低身体完成穿越。
这一能力的实现，主要来自三个方面的技术创新。“首先，团队让机器人向真实动物学习动作。我们采用半监督模仿学习方法，从真实犬类运动数据中学习动作风格，让机器人掌握的不只是单个动作，而是一组可以组合、切换和泛化的自然运动技能。”论文第一作者、南京大学傅汇乔博士介绍，其次，团队用相对简单的视觉输入实现复杂决策，最后用少量真实机器人数据提升了仿真到现实的迁移效果。
唐开强表示，这项研究的意义并不只是让机器人完成几个高难度动作，更重要的是探索了一条通向“动物级敏捷机器人”的技术路径。未来，随着更丰富的动物运动数据、更强的视觉感知模型以及更高效的真实世界学习方法不断引入，四足机器人有望在救援巡检、复杂环境作业、野外探索等场景中发挥更大作用。