滑板機器人？未來科技的極致展現！

滑板機器人聽起來或許有些天馬行空，但這正是密西根大學計算自主與機器人實驗室（CURLY Lab）的研究團隊正在努力實現的目標。博士生Sangli Teng與其團隊開發了一種基於強化學習的演算法框架，專門用於處理複雜且多變的接觸式任務，而滑板正是其中一個引人注目的應用場景。

「現有的四足機器人移動方式並未考慮到與物體的密集接觸，」Teng解釋道。他們的研究旨在填補這一空白，並設計出一套適用於接觸式任務的訓練流程。密西根大學在混合動力系統開發方面有著悠久的歷史，這啟發了他們透過資料驅動的人工智慧方法來識別這些混合效應。

這項技術的核心在於讓機器人能夠在平滑運動與跳躍式、離散變化之間自如切換，模擬自然運動的動態。例如，當一個彈跳的球與地面接觸時，球在空中的運動是連續的，而與地面碰撞時則會發生離散的狀態轉變。這種動態對於模仿自然運動至關重要，但在實際應用中卻面臨著挑戰。

為瞭解決這些問題，Teng與其團隊開發了「離散時間混合自動機學習」（DHAL）。這套框架讓機器人能夠自行判斷何時以及如何改變行為模式，而無需人工識別離散轉換或預先了解轉換狀態的數量。例如，在滑板的推板、滑行和上板階段，DHAL會自動輸出不同的標籤，從而幫助系統更好地估計狀態以輔助決策。

這不僅減少了程式設計師的工作量，還讓機器人的動作更加流暢且直觀。實驗中，這些機器人不僅能夠獨立完成滑板動作，還能拉動推車，甚至成功在真實的滑板公園中導航。雖然這些機器人目前還無法完成複雜的滑板技巧，但未來它們的應用前景卻十分廣闊。

「我們計劃將這套框架應用於其他場景，例如靈巧操作（即用多個手指或手臂操作物體），」Teng表示。DHAL有望更準確地預測接觸，從而讓規劃和控制演算法做出更好的決策。這項尚未經過同行評審的研究論文已發表在ArXiv上，為未來的機器人技術發展提供了新的方向。