双足机器人首次完成户外5公里跑，无安全辅助条件53分钟跑完全程( 二 ) 有史以来

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（来源：Agility Robotics）
对于此次成绩，浙江之江实验室 PI 研究员、前本田技研先端中心研究员、大阪大学博士 & 特聘研究员付春江告诉 DeepTech ，对能耗的追求其实在美国 DRC 机器人挑战赛中就已初见端倪，相比传统的刚体机器人比如 ASIMO 和 ATLAS ，斯坦福研究院的 SRI 的 DURUS 在更早之前、就已实现较长时间的行走。
而此次 Cassie 把双足机器人的节能性推到了新高度。举例来说，智能手机之所以成为日用品，就是起码能保证一天一充电。其实，之前 Cassie 已实现连续工作数小时，只不过那时它采用的控制方法需要限制步幅，即仍然停留在行走这种方式。
而此次的 5 公里，是在慢跑步态下实现的，确实更具冲击力。不同于全地形和全身动作，行走的学习控制核心思路也没有慢跑的复杂。而从俄勒冈州立大学 ICRA2021 的控制框图可以看到，在承担主要非线性、非连续动力学任务时，仍是让降维模型的稳定周期运动来作为步态库，去对控制策略网络进行引导。

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图 | 俄勒冈州立大学 ICRA2021 的控制框图（来源：资料图）
付春江指出，相比之前纯粹的强化学习，这可省去不少训练量。当然，全步态学习包括跑步有着更复杂的无模型学习方法、回报设计、系统调参和软硬件迁移，但主要还是依赖大规模仿真数据。
该团队于 2021 年发表的一篇论文指出，周期回报组合设计是其关键。此外如下图所示，该研究还用到了 LSTM 网络和 PPO 训练方法。

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图 | LSTM 网络和 PPO 训练方法（来源：资料图）
付春江表示， Cassie 此次实现 5 公里慢跑，是抗扰柔性硬件结构、调试数据、经验的积累、以及强化学习的综合积累结果。

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（来源：Agility Robotics）
Cassie 的 “妹妹” Digit 更具实用性
目前该公司还研发了 Digit 机器人。据悉， Digit 上身集成了传感器和两个 4 自由度臂，还有一个用于额外计算和自定义负载集成的托架。

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图 | 研究团队和 Digit（来源：Agility Robotics）
它的实用性更强，只需少量额外编程即可执行简单的任务。据介绍， Digit 于 2018 年开始开发，并于 2020 年中期推向市场。Digit 具有稳健的步行和跑步步态，具备爬楼梯、以及自主导航的感知能力。
目前，Digit 已可用于搬运包裹。

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图 | Digit（来源：Agility Robotics）
即便遇到台阶，它仍可以搬着包裹上去。

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图 | Digit（来源：Agility Robotics）
赫斯特曾表示，该公司正在和福特公司合作，主要想解决最后一公里问题。Digit 的独特设计让它可以被折叠，平时放在汽车后备箱即可随车携带，一旦车辆到达目的地，就可让 Digit 抓取包裹、并执行交付过程的最后一步。