Deepmind机器人如何学会稳定走路？

99ANYc3cd6 机器人 2025-11-30 10

DeepMind 在机器人运动控制方面的研究，尤其是其 RT (Residual Transformer) 算法，代表了当前世界顶级的水平,我们可以从以下几个层面来理解他们的成就：

（图片来源网络，侵删）

核心挑战：为什么机器人走路这么难？

在介绍 DeepMind 的方案之前,首先要明白机器人运动控制的难点：

高维度与复杂性：一个机器人有几十个关节（电机），每个关节都有位置、速度、加速度等状态，这些状态相互关联，形成了一个极其复杂的“高维空间”，微小的调整都可能引发连锁反应,导致机器人摔倒。
连续性与动态性：走路不是一系列静态姿势的拼接，而是一个连续、动态的平衡过程，机器人需要时刻感知自身姿态（如倾斜角度）和环境（如地面不平）,并做出毫秒级的反应。
从模拟到现实的“鸿沟” (Sim-to-Real Gap)：在计算机模拟器中训练机器人非常高效，但模拟世界和现实世界有巨大差异（如摩擦力、传感器噪声、物理延迟），直接将在模拟中学到的策略拿到真实机器人上,几乎注定会失败。
样本效率低下：传统的强化学习方法需要机器人进行数百万甚至数十亿次“试错”才能学会一个新技能，这在现实中既耗时又昂贵,还可能损坏机器人。

为了解决上述难题，DeepMind 提出了 RT (Residual Transformer) 算法，这个算法的核心思想是 “模仿学习 + 强化学习” 的结合，并且巧妙地利用了 “领域随机化” (Domain Randomization) 技术来跨越“模拟到现实”的鸿沟。

模仿学习 - “跟着高手学”

目标：让机器人先学会“走”的基本动作。
方法：DeepMind 并没有完全让机器人从零开始摸索，他们首先在模拟器中，利用一个预训练好的“专家策略”（Expert Policy）来生成大量的“走路”数据，这个专家策略可能是一个经过精心调教的控制器,或者是一个已经训练得不错的强化学习模型。
过程：机器人（在模拟中）模仿专家的动作，学习在什么状态下应该做出什么样的动作，这就像是让一个初学者观察世界冠军的录像，先模仿其动作要领，这种方式大大加速了学习的初始阶段，避免了盲目的“乱撞”。

强化学习 - “在实践中优化”

（图片来源网络，侵删）

目标：让机器人在模仿的基础上，学会自己适应各种复杂情况，走得更好、更稳。
方法：在模仿学习的基础上，引入强化学习，机器人不再是简单地模仿，而是被鼓励去探索和尝试，它会在模拟环境中经历各种“意外”情况（比如被轻轻推一下、遇到一小块障碍物），然后根据最终的结果（是成功保持平衡还是摔倒）来调整自己的策略。
奖励机制：算法会设计一个奖励函数，走得远、走得快、摔倒次数少，都会获得正奖励；摔倒或动作不流畅则获得负奖励，机器人通过不断试错，学习如何最大化这个奖励，从而进化出更鲁棒、更高效的走路策略。

这是 DeepMind 能够成功将模拟中的技能迁移到现实机器人的“秘密武器”。

理念：为了让机器人在现实世界中表现良好，就必须在模拟器中让它见识过比现实世界更“糟糕”的环境。
做法：在模拟训练时，DeepMind 会系统性地、随机地改变各种物理参数，
- 摩擦系数：地面有时是冰面,有时是砂纸。
- 重力：有时重力强,有时重力弱。
- 机器人质量：有时机器人“变重”了，有时“变轻”了。
- 传感器噪声：给摄像头和陀螺仪的数据加入随机噪声。
- 地面形状：地面有时平坦,有时有斜坡或小台阶。
效果：在这种“地狱模式”下训练出来的机器人，其策略对各种不确定性都具有极强的鲁棒性，它不再依赖于任何单一的物理参数，而是学会了适应各种变化，当它被放到现实世界中时，现实世界的物理环境相对于它在模拟器中见过的“混乱”反而显得“简单”和“友好”了,因此能够很好地适应。

结合以上技术，DeepMind 在多种人形机器人（如 Unitree H1, ANYbotics ANYmal）上取得了突破性进展：

要直观地理解这些成果，强烈建议观看 DeepMind 发布的官方视频：

RT: Residual Transformer for Robot Locomotion (官方介绍视频)
（图片来源网络，侵删）
- 链接：https://www.youtube.com/watch?v=l43N4gF7eVg
- 看点：这个视频清晰地展示了 RT 算法的原理，并包含了机器人在模拟和现实中走、跑、跳、被推搡后恢复平衡的震撼画面。
ANYmal 机器人演示
- 链接：https://www.youtube.com/watch?v=8o5yF0d_2l4
- 看点：展示了 RT 算法在 ANYmal 四足机器人上的应用,机器人在复杂工业环境中稳健行走。