雷鋒網(wǎng)曾經(jīng)發(fā)布過關(guān)于救援機器人的報道，機器人有朝一日一定會出現(xiàn)在危險的地方，取代消防人員的高危作業(yè)。但在這之前，人們需要解決的是，如何使其保持穩(wěn)定的狀態(tài)，即使機器人受了傷依然能夠工作。

現(xiàn)在這個問題解決了，來自巴黎第六大學和美國懷俄明州大學的研究員團隊研發(fā)了一種方法，能夠讓機器人在受傷之后的兩分鐘內(nèi)迅速適應(yīng)受傷狀態(tài)，繼續(xù)保持執(zhí)行能力。

這是一種新的機器學習算法，該技術(shù)在一個六條腿走路的“蜘蛛”機器人和一個機械手臂中均被證實可行，未來有望幫助科學家開發(fā)出更穩(wěn)健、高效和自主的機器人。

在實驗中，開發(fā)者有意的卸掉了”蜘蛛機器人“的一條或多條腿，在開始機器人行動不便，但是沒過一會，機器人便適應(yīng)了缺腿的狀態(tài)，運用另一種方式繼續(xù)前進。

研究員介紹說，開發(fā)這種算法的靈感來自于動物。動物在落下殘疾之后，將會在余生的所有時間都來適應(yīng)這種殘疾，最終找到一種相對舒適的活動方式。研究員們嘗試把這種方式應(yīng)用到機器人身上。

這就需要找到人類適應(yīng)性的數(shù)學模型，就能通過程序讓機器人也學會去“適應(yīng)”。懷俄明大學的研發(fā)者Jeff Clune在《自然》雜志上描述，該算法主要分兩部分。

第一部分是研發(fā)的一個名為 MAP-Elites地圖適應(yīng)算法。

第二部分是貝葉斯優(yōu)化算法，用來讓機器人自主排除不靠譜的走步姿勢。

雖然我看不太懂到底是怎么回事，但研究者稱，這種算法的主要優(yōu)勢是，讓機器人完全智能化，一開始機器人知道自己的身體是完好的，等到機器人受傷，它會自動去嘗試不同的行走方法，直到找到最好的方式。另外，如果你對其中的技術(shù)有了解，歡迎留言討論，或直接向雷鋒網(wǎng)投稿。

這項技術(shù)有助于開發(fā)更有效的高危作業(yè)機器人，擁有了該算法，機器人不光在受傷的時候可以自行調(diào)整，而且在身體完好的情況下也可以更好的應(yīng)對突發(fā)狀況。

在未來，危險的救災行動可能真的不需要人類沖到第一線了。雷鋒網(wǎng)曾介紹過的Atlas機器人應(yīng)該很需要這種技術(shù)吧，雖然它會金雞獨立，但也時常跌倒呢。

via dailymail

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