当前，防止机器人跌倒造成损伤的技术仍存在诸多局限。部分机器人在跌倒过程中因关节过于僵硬而直接撞击地面，另一些则因关节过于松弛导致失控翻滚。尽管已有系统采用预设动作来应对跌倒，但这些方法通常只适用于低速状态或特定的简单场景。
来自瑞士迪士尼研究实验室的科研人员近日提出一种全新方案，利用强化学习技术让机器人学会在跌倒时实现安全且“优雅”的着陆。他们在虚拟仿真环境中构建了大量数字机器人模型，模拟各种角度和姿态下的跌倒过程。每当机器人有效减轻冲击力，或成功以目标姿态落地时，系统便会给予正向奖励。通过这种反复试错与反馈机制，机器人逐步掌握了应对复杂跌倒情况的能力。
研究人员随后将训练成果部署到真实的双足机器人上，并选定了十种由专业艺术家设计的理想着陆姿态作为目标。经过一系列实际跌倒测试，机器人不仅未发生结构损坏，还能始终保持功能完整，并精准实现预设的美观落地姿势。
未来，该团队计划将这一AI策略拓展至更多类型的机器人平台，验证其广泛适用性。同时，他们也在探索如何让机器人具备预测即将跌倒的能力，并进一步实现在跌倒后从容地自我恢复站立。
源码地址：点击下载
