机器人技术的进步离不开研究，而研究又在很大程度上依赖于有效的平台来测试机器人控制和导航的算法。尽管科学家们在过去几十年里已经开发了许多机器人平台，但其中大多数都存在缺陷，从而限制了它们在研究环境中的使用。
据外媒报道，加州大学伯克利分校（University of California，Berkeley）的研究人员最近开发出一种新型机器人平台——伯克利人形机器人（Berkeley Humanoid），可用于训练和测试人形机器人的控制算法。相关研究成果已发表在arXiv预印本服务器上，据论文介绍，这种新型人形机器人能够解决并克服以前机器人研究平台的一些局限性。
图片来源：arXiv
该论文的共同作者Qiayuan Liao表示：“在对商用机器人进行了多次实验后，我们意识到了它们的一些弱点。例如，有些机器人的硬件非常昂贵，而有些硬件不是专门为基于学习的控制或研究而设计，这通常意味着它们很‘脆弱’，容易损坏，而且难以维护和修理。”
Qiayuan Liao及其同事近期工作的主要目标是为机器人研究开发更具成本效益和可扩展的平台。这些平台应成本低廉、易于研究人员制造和实验、具有强大的抗故障能力、易于携带、几乎不需要维护，并且只需一名操作员即可管理。
Liao解释道：“我们开发的伯克利人形机器人平台具有高性能、透明的低级驱动器和传动装置、更高的可靠性以及低廉的价格。我们从零开始设计和制造所有机械和电气组件，从而实现了这一目标。”
伯克利人形机器人是一款结构紧凑、低成本和轻便的机器人，可轻松部署在机器人实验室中。其定制的机械部件包括齿轮箱和驱动器，以及各种肢体和身体部件。另一方面，其电气部件包括电机驱动器和惯性测量单元（IMU）模块。
研究人员对该机器人平台进行了一系列测试，结果证明，即使由简单的基于学习的策略控制，该平台也能高效完成各种运动任务。通过这种简单的策略，机器人能够在不同的地形上行走、单腿和双腿跳跃以及在城市和未铺砌路面的地形上长距离行走。
Liao表示：“我们推出了一种新的高性能、可靠和低成本的人形研究平台，并通过简单的基于学习的策略演示了惊人的运动任务。伯克利人形机器人是专门为学术研究而设计，而非直接部署到工业领域。我们希望加快算法开发和实验验证。”
伯克利人形机器人在初步测试中展现了巨大潜力，表明它可以支持各种运动方式的动态行走，同时还能在不同类型的地形上保持稳定。该平台很快就能在伯克利和其它机器人研究实验室使用，以训练和测试机器人控制和导航的新算法。
Liao补充道：“我们现在希望为该机器人增加手臂，使其能够进行与操纵相关的研究。作为下一步研究的一部分，我们还希望利用摄像头增加机器人的感知能力，以实现更好的性能。”
