近日，一则关于双足机器人
创造400米新纪录
的消息刷爆了科技圈。只见这个名叫Cassie的"机器人运动员"，在听到发令枪响的那一刻，就如离弦之箭般冲了出去。
它那"健步如飞"的身姿，灵活敏捷的动作，简直令人瞠目结舌。因为此时的Cassie已经把人类跑步者远远甩在了身后。
终点线前的最后几步，Cassie更是爆发出了惊人的能量，以一个漂亮的"冲刺"姿势，一举冲过了终点线，计时器最终定格在
2分34秒
！这个成绩，甚至
超越了人类的平均水平
！
事实上，Cassie在这次创纪录的表现中，展现出的是高达
每分钟155.6米
的惊人步速。而就在两年前，它在完成5公里户外长跑时，配速为
每分钟94.3米
。
除了奔跑，Cassie的跳远成绩同样亮眼。在没有经过专项训练的情况下，它跳出了
1.4米
的好成绩！
Cassie的惊艳表现，离不开其背后先进的技术支撑。那么，是什么让Cassie如此与众不同呢?
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2401.16889.pdf
首先，Cassie拥有
独特的机械结构设计
。它的腿部采用了类似于人类小腿和脚踝的设计，具有更大的关节活动范围和柔韧性。这种仿生学设计使得Cassie能够更自然、更灵活地进行各种运动。同时，Cassie的身体各部分也经过了精心的优化，实现了重量的最小化和强度的最大化，为其卓越的运动表现提供了硬件基础。
其次，Cassie
搭载了大量的传感器和计算设备
。它全身上下分布着各种类型的传感器，如惯性测量单元(IMU)、关节角度传感器、力传感器等。这些传感器实时收集Cassie运动过程中的各种数据，让它能够全面感知自己的状态和周围环境。同时，Cassie还搭载了高性能的嵌入式计算机，可以快速处理这些海量数据，并根据算法实时生成运动控制指令。
然而，Cassie真正的"超能力"来自于其
革命性的运动控制算法
。与传统的机器人控制方法不同，Cassie采用了
基于深度强化学习
（RL）的控
制策略
。
研究团队开发了一种的创新控制器架构,称为"
双历史架构
"。这个架构的独特之处在于，它
同时利用了机器人长期和短期的输入/输出(I/O)历史数据
。
通过
端到端的强化学习方法
进行训练后，这种控制架构在各种任务上，都展现出了优于其他方法的性能。此外，该RL系统还具备出色的
适应性和鲁棒性
。
研究表明，通过有效利用机器人的I/O历史记录，
该架构能够适应各种变化
，如接触事件等。
借助这个多阶段的训练框架，研究团队成功获得了一种通用的控制策略。这种策略能够实现
零样本迁移
，直接应用于现实世界的机器人系统，而无需额外的调整或训练。
同时，Cassie还具备
快速的反馈控制能力
，可以根据实际状态与期望状态的偏差，迅速做出调整，确保运动的稳定性和精确性。
最后，Cassie的算法还实现了
多技能的无缝切换和
融合
。在实际应用中，Cassie需要在行走、奔跑、跳跃等各种技能之间灵活转换。Cassie的控制系统可以实现不同技能之间的平滑过渡，并能够在需要时进行技能融合(如在奔跑过程中进行跳跃)，展现出更加灵活多变的运动能力。
Cassie的成功还有赖于一套独特的"训练秘籍"。与人类运动员类似，Cassie也需要通过大量的训练来提升自己的运动能力。但与人类不同的是，Cassie的训练主要是在
虚拟环境
中进行的。
借助于强大的
计算机仿真技术
，科研团队为Cassie搭建了一个逼真的虚拟训练场。在这个数字世界里，Cassie可以不受物理条件的限制，自由地尝试各种运动策略和动作组合。通过不断的试错和优化，它逐步掌握了奔跑、跳跃等高难度技能。
更重要的是，在虚拟环境中，科研团队可以为Cassie
设置各种复杂的场景和极端的条件
，如不平整的地面、强风干扰、意外障碍物等。通过在这些"噩梦"场景中的反复训练，Cassie习得了超强的适应能力和鲁棒性，能够从容应对现实世界的各种挑战。
Cassie基于RL的控制器架构如下图:
下图是基于RL的
Cassie
运动控制策略架构各种基线的图示：
值得注意的是，Cassie利用了一种
单一的跑步策略
成功完成了此次400米冲刺。
这个策略使得机器
人能够从静止的站立姿势，快速过渡到高速奔跑的步态。
在400米冲刺中，Cassie的平均速度达到了2.15米/秒，最高速度更是达到了惊人的3.54米/秒。
研究团队在这个跑步策略的基础上进行了微调，Cassie随后又以同样快速的跑步步态，完成了100米短跑的挑战。
训练的另一个秘诀，是科研团队为Cassie量身定制的"
体能训练计划
"。通过对Cassie的机械结构和控制系统进行优化，团队不断提升其运动效率和耐力水平。同时，他们还开发了一套
实时监测系统
，可以随时掌握Cassie的"身体状况"，并根据反馈数据动态调整训练强度和内容。
正是凭借这套独特的"训练秘籍"，Cassie的运动能力才能在短时间内实现跨越式提升，最终创造出令世人瞩目的佳绩。而这，也为未来机器人运动能力的提升，提供了宝贵的经验和启示。
从科研的角度来看，Cassie的成功开发标志着动态双足机器人技术的重大进展。长期以来,双足机器人的稳定控制一直是一个巨大的挑战。Cassie的出现，证明了通过先进的人工智能算法，特别是
强化学习技术
，我们能够突破传统控制方法的局限，实现高度动态和适应性的机器人运动控制。这为未来机器人技术的发展指明了方向，开辟了广阔的前景。
从应用的角度来看，Cassie所展现的能力，让我们对未来机器人的实际应用充满了期待。想象一下，未来的机器人能够像Cassie一样灵活地在各种环境中运动，
那将会给我们的生活带来怎样的变革？
它们可以成为我们生活中的得力助手，无论是在家庭、办公室，还是在户外、工厂，都能提供无微不至的服务。它们还可以代替人类执行危险的任务，如抢险救灾、探索未知环境等，为人类的安全和发展做出贡献。
放眼未来，Cassie只是机器人技术发展长河中的一个缩影。随着人工智能、材料科学、能源技术等领域的不断进步，我们有理由相信,未来的机器人会变得更加智能、更加强大，它们将在更广泛的领域发挥作用，与人类形成
更加紧密而协调的伙伴关系
。而Cassie，作为这一进程中的先行者和典范，必将在历史上留下
浓墨重彩的一笔
。
