前言

如果现在问你，你是否记得自己是如何学会走路的，相信很多人会一脸茫然，然后摇着头说没有印象。但如果你有一天心血来潮地去问你的父母：我是如何学会走路的，或许你的父母会滔滔不绝地跟你讲许多关于你如何学会走路，如何学会接触这个世界的点点滴滴，而这种心态一定和dyret机器人的开发者们有很多相似之处。

新型进化机器人

上面这个在蹒跚学步的机器人叫dyret，是由挪威奥斯陆大学工程师开发的一款需要像人类小孩一样，去适应环境，自己学会如何在不同的路面上走路的“进化机器人”，而不是像传统机器人那样通过大量明确编码的指令。研究人员把dyret叫做体验性动态测试机器人，它的相关研究实验被称为“dyret的自修改形态学实验”。

所谓“体验性动态测试”指的是dyret机器人需要通过体验错误、判断错误来进化自己的行走。而“自修改形态”指的是，以前的动态机器人形态学研究集中于仿真方向，结合简单的模块，或在运动模式之间切换。而dyret机器人采用了一种替代方法：在四足硬件机器人上自动重构形态，由此来适应复杂和动态的环境。

进化机器人是基于新达尔文主义原理的一个新技术领域，它利用进化计算来产生能通过类似自然进化的过程从而适应环境的进化机器人。虽然这一领域的潜在应用不言而喻的广泛，但它并没有更快地发展。而奥斯陆大学是少数在这一领域蓬勃发展的地方。

迈出第一步

为了使dyret能够迈出第一步，研究人员在初始阶段为机器人生成了八种随机方式（解决方案）。当然这些解决方案都是最初始的存在，只是给dyret机器人带来了本能，而如何去运用这些本能则需要机器人自己去做决定，包括机器人需要结合其中的几个，然后得到新的解决方案。这就好比人类在自然界中的变异。

行动中的dyret

现在的dyret已历经数个设计版本，最新一版技术最为成熟，能精确分辨出什么时候该迈哪条腿，并调整步伐长度，在寒冰、岩石等地形表面上自如行走。

当然，dyret并不能轻松应对所有地形环境。当研究人员将它放置在新的地表上时，它会四处移动，四条连在一起向内弯曲的腿朝着两个方向伸展迈步。有趣的是，dyret会尝试各种步态，很多时候会决策失误，跌倒在地。好在其感应器能够分析它的行动轨迹，计算出哪种步态最能保持稳定性，dyret也能记住最成功的运动方式。当然，对于研究而言，摔倒是不可或缺的一步。

dyret可以通过改变体重和采取不同的其他步骤来适应新地形。

一旦熟练掌握了在某种地形上如何行走，dyret还能做到大多数学步儿童都无法做到的事：在电量较低的时候停止跑步。毕竟，迈动长腿需要耗费大量的电力。虽然快速大步行走是dyret最理想的状态，但是如果电池将要耗尽，它也会缩短步伐，防止因甩动四肢而过度耗电。不过，在这种情况下，dyret也会尝试在缩短步伐的基础上加快四条腿的摆动频率。dyret采用的是特殊的算法和肢体，能自动缩短和延长机械臂以调整机自身重心。这也就是所谓的机器人进化技术，它可以让机器自己掌握新颖的地形，而不需要人类手动去调试。

随着dyret跌跌撞撞迈出一步又一步，研究人员表示也越来越有能力打造出全地形机器人。

面临的问题和挑战

dyret的研发团队也表明，目前这项研究仍处于起步阶段，一些问题也已经相继浮出，包括如何让机器人找到真正正确的进化的道路，而不是往错误的方向越走越远。有时候他们团队也会发现机器人采用单脚跳的方式或者一条腿拖三条腿的前进方式，因此，让机器人自行找到适合它稳定行走的方式是需要解决的问题。

有人认为，当这一项技术真正普及之后，我们的代步工具可能就会多出一种的选择，或许有一天，当我们出行的时候，不再需要把一部分的注意力放在我们所行走的路面之上，不需要再去考虑，某条路我们是否能够走过去，甚至可以将它利用在野外探险中，使地形不再是阻止我们好奇心的拦路虎。

同时，如果该机器人能够越快地习得如何应对周围各种环境，我们人类便能越早地实现让机器人的无监督学习。而专家表示，机器人监控和适应地形、空间的能力也意味着进化机器人的一个新趋势。

最后，想看dyret机器人的雪中漫步，可戳视频~

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