Google跑步机器人如何实现动态平衡与自主避障？

Google（现在是Alphabet旗下的子公司）并没有直接面向消费者销售过一个叫做“Google跑步机器人”的产品。

你听说的这个概念,很可能指的是Google在人工智能和机器人学领域，通过其旗下公司DeepMind和Schaft（已被Google收购）等，在机器人控制领域取得的突破性研究成果，这些研究项目展示了AI如何让机器人像人或动物一样，学习并掌握复杂、动态的运动技能，其中就包括跑步。

下面我将从几个方面为你详细解释这个“Google跑步机器人”到底是什么，以及它背后的技术。

核心代表：Schaft的机器人（如HRP-4）

最常被提及的“Google跑步机器人”原型，来自于Google在2025年收购的日本机器人公司 Schaft，Shaft是波士顿动力公司（Atlas机器人的创造者）的强劲竞争对手，在2025年机器人世界杯（RoboCup）的人形机器人挑战赛中，Schaft的机器人以其卓越的运动能力震惊了世界。

他们展示的机器人（如HRP-4的改进型）能够完成：

• 稳健行走： 在不平坦的地面上行走。
• 上楼梯： 上下楼梯，保持平衡。
• 搬运重物： 像人一样搬运箱子。
• 摔倒后自主站起： 具备很强的恢复能力。

虽然Schaft的机器人更多展示的是行走和搬运，但其核心的AI控制技术，同样可以应用于跑步，他们的机器人被认为是当时世界上运动能力最强的人形机器人之一。

技术核心：DeepMind的AI算法

这些机器人之所以能做出如此复杂的动作,其“大脑”来自于Google的另一个王牌部门——DeepMind，DeepMind没有直接造机器人，而是提供了让机器人“学会”如何运动的AI算法。

最著名的技术之一是 “强化学习” (Reinforcement Learning, RL)。

强化学习如何让机器人学会跑步？

你可以把想象成一个训练宠物狗的过程：

1. 定义目标: 目标是“让机器人以每秒2米的速度向前跑，并且不摔倒”。
2. 尝试与奖励: 机器人的AI控制器会不断地进行“尝试”，它会随机生成一组动作指令（左腿抬多高，右腿蹬多快，手臂如何摆动）。
   • 如果这个动作让它向前移动了,并且没有摔倒，AI就会得到一个“奖励” (10分)。
   • 如果它摔倒了,或者后退了，就会得到一个“惩罚” (100分)。
3. 学习与优化: 通过成千上万次的模拟尝试（这个过程在计算机里进行，非常快），AI会逐渐明白哪些动作组合能带来高奖励，哪些会导致低奖励，它会不断优化自己的策略，学会”一套高效的跑步动作。

关键技术突破：Trajectory Optimization（轨迹优化）

除了强化学习,DeepMind还结合了“轨迹优化”技术，这种方法不是让机器人盲目试错，而是：

• 预测未来： 给机器人一个初步的运动计划，然后预测在未来几秒钟内，如果执行这个计划，它的身体会发生什么（重心、关节角度等）。
• 模拟与调整： 在模拟环境中，这个计划会导致机器人摔倒吗？会导致能量消耗过高吗？AI会根据预测结果，微调运动轨迹，使其更稳定、更高效。
• 结合现实： 将优化后的策略应用到真实的机器人上，并根据机器人的传感器反馈（如陀螺仪、关节编码器）进行实时微调。

DeepMind曾发布过一个名为 “Dyna” 的系统，它就是将强化学习和轨迹优化结合起来，让人形机器人在模拟环境中学会了跑步、跳跃等复杂技能，然后将这些技能迁移到真实机器人身上。

为什么Google要做这个？（研究意义与应用前景）

Google（以及现在的Alphabet）投入巨资进行机器人研究，并非为了卖跑步机器人，而是着眼于更宏大的目标：

a. 通用人工智能的终极测试

机器人是通用人工智能 的一个完美载体，要让机器人在物理世界中像人一样灵活地行动，需要它具备：

• 感知能力： 理解摄像头和传感器传来的信息。
• 规划能力： 制定复杂的行动计划。
• 控制能力： 精确地执行动作。
• 适应能力： 在不确定和变化的环境中做出反应。 让机器人学会跑步，就是在解决一个极其复杂的AI问题，其成果可以反哺AI的其他领域。

b. 解决现实世界的劳动力问题

从长远来看,具备强大运动能力的机器人可以代替人类完成危险、繁重或重复性的工作。

• 灾难救援： 进入废墟搜救幸存者。
• 仓储物流： 在大型仓库里搬运货物。
• 制造业： 在生产线上进行精密组装。
• 家庭服务： 帮助老人或残障人士打扫、取物。

c. 基础研究平台

这些机器人平台是研究人员测试新算法、新理论的“实验台”，一个能跑会跳的机器人，其背后是无数传感器、执行器和控制算法的集成，是机器人学研究的集大成者。

当前的现状与波士顿动力

需要注意的是,Google在2025年将Schaft和波士顿动力等机器人业务出售给了软银，这意味着，这些“Google跑步机器人”现在属于软银集团。

DeepMind作为Google的AI核心,仍然在继续与机器人领域的团队合作，进行AI控制算法的研究，而波士顿动力在软银的支持下，继续在Atlas机器人上刷新着人们对机器人运动能力的认知，其最新的Atlas机器人已经可以完成后空翻、跑酷等令人惊叹的动作。

• “Google跑步机器人”不是一个消费产品，而是Google通过DeepMind和Schaft等公司进行的尖端机器人研究项目。
• 它的核心技术是强化学习和轨迹优化，让机器人在AI的指导下，通过模拟和试错学会跑步等复杂动作。
• 这项研究的最终目标是实现通用人工智能，并未来应用于灾难救援、物流、家庭服务等领域。
• 这些机器人业务已出售给软银,但Google的AI研究仍在继续。

当你再次听到“Google跑步机器人”时，可以把它想象成一个在实验室里，由顶尖AI驱动的“数字运动员”，它正在为未来机器人的普及铺平道路。

标签： 跑步机器人动态平衡算法 自主导航避障技术 足式机器人实时路径规划