卡西（Cassie）拥有一款针对多功能移动性量身定制的精致设计，表现出了非凡的敏捷性，因为它毫不费力地导航了四分之一英里的跑步，并且在不需要每个动作的个性化训练的情况下进行了令人印象深刻的跳远。
掌握动态运动
认识卡西（Cassie），这是一种高3.2英尺高的人形机器人，重68磅，并配备了两条腿，设计用于处理各种地形和动态运动。
值得注意的是，卡西（Cassie）毫不费力地解决了四分之一英里的奔跑，并执行了令人印象深刻的跳远，这一切都没有对每个特定动作进行明确的训练。
根据有趣的工程，几十年来，两足机器人运动领域已经应对挑战，这是由于双皮亚机器人的复杂动态以及各种运动任务所需的独特接触计划。
尽管有这些障碍，但研究人员还是受到教授机器人模仿人类动态运动的总体目标的驱动。加利福尼亚大学伯克利分校的博士候选人中尤李率领该项目，该项目仍在等待审查中。
与依靠预编程指令的传统方法不同，强化学习反映了宠物培训的过程，涉及奖励和处罚系统，而无需采取惩罚措施。
扎根的开创性方法人工智能，特别是强化学习，使机器人能够通过具有显着适应性的不可预测的场景导航。
加快学习，适应实际情况
利用模拟证明有助于加快卡西的学习过程，使机器人能够在现实世界中迅速获得并复制复杂的技能。
研究人员已经培训了管理Cassie运动的神经网络，从而获得了完美的基本技能，例如固定的跳跃和前进步行。引入新命令会提示机器人使用其新获得的运动能力执行任务。
Cassie从各种运动来源（包括真实的人类动作和动画序列）中汲取灵感，通过模仿，吸收数据并适应执行所需的动作来学习。
在实现模拟环境的熟练程度后，研究人员采用任务随机化来扩大Cassie的技能集，从而提高了其对不可预见的情况的准备。
该研究强调了提供有关输入和产出的全面历史数据的重要性，以促进快速适应对现实世界的条件。
通过将任务完成组件纳入奖励系统，Cassie被激励以完成分配的任务，同时将其运动与所需的参数对齐。
Cassie在短短两分钟零34秒内完成了四分之一英里的跑步，并在没有额外的训练的情况下达到了4.5英尺的跳远。
研究人员预见了这种方法的潜在扩展到人形机器人能够利用上身运动来增强敏捷性和稳定性。
他们认为，这项研究的进步可能会解决实现人类大小的两足机器人有效的运动控制方面的众多挑战。
总之，整合两足动力和双人操纵具有应对复杂的机车操作任务的希望，为机器人技术的未来带来了令人兴奋的可能性。
