Google双足机器人如何实现稳定行走？

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虽然谷歌母公司 Alphabet 本身没有直接制造或销售名为 "Google" 的双足机器人，但其旗下的 DeepMind 和 X Development (前身为 Google X) 实验室在人工智能和机器人学领域，尤其是在双足机器人方面,进行了大量开创性的研究和合作。

（图片来源网络，侵删）

可以说，谷歌通过其强大的AI研究部门,深刻地影响着双足机器人的未来。

以下是几个关键项目和合作的详细介绍：

DeepMind + 波士顿动力：Atlas 跳跃和旋转

这是目前最引人注目、最广为人知的合作。

合作双方：DeepMind (AI研究) + 波士顿动力 (机器人硬件)。
核心成果：通过将 DeepMind 的强化学习算法应用于波士顿动力的 Atlas 机器人,实现了前所未有的动态运动控制能力。
具体案例：
- 后空翻：2025年，DeepMind 和波士顿动力联合发布了 Atlas 的后空翻视频，这并非简单的预设动作，而是机器人通过强化学习，在模拟环境中进行了数百万次的“虚拟训练”，学会了如何控制自己的身体来完成这个高难度动作，它学会了如何保持平衡、如何发力、如何落地。
- 跑酷：2025年，他们展示了 Atlas 在复杂地形上进行跑酷的能力，机器人可以自主规划路线，并流畅地跳过木箱、奔跑、转向,展现了极强的环境适应性和运动规划能力。
技术意义：
- 端到端学习：不同于传统的“感知-规划-控制”分步式方法，DeepMind 的方法让AI直接从传感器输入（摄像头、关节角度等）映射到电机输出，实现更高效、更流畅的控制。
- 模拟到现实：在计算机模拟中训练AI，然后将学到的策略应用到真实机器人身上,大大加速了研发进程并降低了成本。
- 动态平衡：这项技术是解决双足机器人动态平衡难题的重大突破，让机器人不再是“小心翼翼地走路”，而是可以像人类一样进行快速、敏捷的运动。

这个项目虽然不完全是“双足”，但它代表了谷歌对未来通用服务机器人的一种设想,其核心技术同样适用于双足机器人。

（图片来源网络，侵删）

负责部门：X Development (谷歌的秘密实验室)。
核心目标：创造能够理解并适应人类日常环境的通用机器人,帮助人们完成各种杂务。
机器人形态：项目初期采用的是带有轮子的移动平台，并配备一个多关节的机械臂，其设计理念是功能优先于形态，轮子提供了高效的移动能力,而机械臂则负责精细操作。
技术亮点：
- 强大的AI感知：机器人需要能够识别和抓取各种形状、材质、位置的物体,这依赖于先进的计算机视觉和触觉传感器技术。
- 任务规划与学习：机器人需要理解人类的指令（如“把那个杯子放进洗碗机”），并在复杂的、混乱的环境中自主规划一系列动作来完成它。
- 从零开始学习：与 Atlas 的“高精尖”运动不同，Everyday Robot 强调的是在真实、无结构的环境中“笨拙地”学习和适应，这更具挑战性,也更贴近实际应用。
当前状态：X Development 于2025年宣布将 Everyday Robot 项目“归档”，即停止进一步投资，但这并不意味着失败，而是项目从实验室走向商业化应用的时机尚未成熟，X 的理念是“造出火箭，然后解散团队”,这个项目为后续的探索留下了宝贵的技术和经验。

除了上述两个旗舰项目，DeepMind 还发表了大量关于如何使用强化学习来控制各种机器人的研究论文,其中很多都适用于双足机器人。

：他们开发了通用的算法框架，可以让机器人学习行走、爬行、抓取等多种任务。
开源贡献：DeepMind 开源了许多用于机器人研究的强化学习算法和环境（D R L i b），极大地推动了全球学术界和工业界在AI机器人领域的发展,许多初创公司和研究机构都在使用这些工具来训练自己的机器人。

AI大脑的提供者：谷歌，特别是 DeepMind，并不制造机器人的“身体”（硬件），但它为这些身体提供了最先进的“大脑”（AI算法），它致力于解决机器人如何思考和学习的核心问题。
关键技术的突破者：通过与波士顿动力这样的顶级硬件公司合作，谷歌证明了其在强化学习和动态控制方面的技术实力,解决了双足机器人领域最棘手的动态平衡问题。
未来愿景的探索者：通过 X 的 Everyday Robot 项目，谷歌探索了机器人如何融入人类社会、服务日常生活的可能性,这为未来双足机器人的应用场景提供了重要参考。

当人们谈论“谷歌的双足机器人”时，他们通常指的是：