【树枝机器人】国外研究者用树枝搭机器人，一瘸一拐还能走路？

机器人设计是一个非常繁琐的过程，需要设计者绞尽脑汁地思考并用心维护。所以，这通常要求设计者必须清楚自己想要机器人做哪些事情以及如何使机器人做到这些。

想清楚之后，设计者才开始构建机器人原型，发现设计中的所有问题，提出一些与众不同的改进方案以实现更佳的性能，并在时间/金钱耗尽之前重复这一过程。

然而，如果你对自己设计的机器人期望不高的话，其实它也没那么复杂。去年 12 月，来自东京大学和创业公司 Preferred Networks 的研究者在 NeurIPS workshop 上发表了一篇论文，他们尝试使用一些通用伺服器以及树枝来搭建移动机器人。

这些树枝机器人首先借助深度强化学习在模拟环境中学会行走。研究者采取的步骤是：首先从野外捡拾一些树枝，对这些树枝称重并进行 3D 扫描，然后模拟整个机器人，最后对移动最远的智能体进行奖励。在这些步骤中也需要进行一些手动调整，以避免对真实机器人造成压力和磨损的行为。

总的来说，这种策略未必能用到多数应用中，但可以推测，这种机器人在某种程度上可能更加实用。这项研究使人相信，随便从地上抓起什么东西（加上一些伺服器和一两个传感器）就能够搭建一个移动机器人。由此可见，你也可以通过基于传感器的试错、反馈从头开始搭建自己的物理机器人，因为已经有机器人平台做了类似的事情。

在设计上，这种用常见材料做出的机器人可能并不会像传统机器人那样具有非凡的性能，所以它们仅能在特定环境中发挥作用。好的一点在于不用担心输运结构材料的问题了，就像使用泛化硬件集就能创建多样性设计一样。同时，利用一些常见材料来搭建机器人意味着，你可以轻易地对自己组装的任何东西进行改装，即使你需要重新训练它移动。

目前，该机器人似乎还只能在实验室的光滑路面上行走。

资料论文：Improvised Robotic Design with Found Objects