以下為原文翻譯：
研究推動了機器人領域的進步，研究嚴重依賴於有效的平台來測試機器人控制和導航算法。儘管過去幾十年來開發了許多機器人平台，但其中大多數都存在缺陷，限制了它們在研究環境中的使用。
加州大學伯克利分校的研究人員最近開發了Berkeley Humanoid，這是一種新型機器人平台，可用於訓練和測試仿生機器人控制算法。預印本伺服器arXiv上發表的一篇論文中居間了這種新型仿生機器人，解決並克服了之前引入的機器人研究平台的一些局限性。
論文合著者廖其源告訴Tech Xplore：「在對商業機器人進行了多次實驗後，我們意識到了它們的一些弱點。」「例如，有些機器人硬體非常昂貴，而另一些則不是專門為基於學習的控制或研究而設計的，這往往意味著它『脆弱』、容易損壞、難以維護和修復。"
廖和他的同事最近工作的主要目標是開發一個更具成本效益和可擴展性的機器人研究平台。這些平台應該成本低、易於研究人員生產和實驗、抗故障能力強、易於攜帶、需要少量維護，並且應該由單個操作員管理。
「我們開發的伯克利仿生機器人平台具有高性能、透明的低級致動器和傳動裝置、更高的可靠性，而且價格便宜，」廖解釋道。我們通過從頭開始設計和構建一切（包括機械和電氣組件）來實現這一目標。
Berkeley Humanoid是一款緊湊、低成本、重量輕的機器人，可以輕鬆部署在機器人實驗室中。其定製的機械部件包括變速箱和致動器，以及各種肢體和身體部位。另一方面，其電氣組件是電機驅動器和慣性測量單元（IMU）模塊。
研究人員在一系列測試中測試了他們的機器人平台，並證明它可以有效地處理各種鍛鍊任務，即使是由基本的基於學習的策略控制。通過這個簡單的策略，機器人能夠在不同的地形上行走，單腿和兩條腿跳躍，並在城市和未鋪設的地形中長距離行走。
廖說：「我們推出了一個新的高性能、可靠、低成本的人形研究平台，並通過簡單的基於學習的策略展示了令人驚嘆的運動責任。」「伯克利的仿生機器人是專門為學術研究而設計的，而不是直接部署到工業領域。我們希望加速算法開發和實驗驗證。"
初步測試強調了伯克利人形機器人的主要前景，表明它可以支持各種運動中的動態步行，同時還可以在不同類型的地形上保持穩定性。該平台很快將在伯克利和其他機器人研究實驗室使用，以訓練和測試機器人控制和導航的新算法。
廖補充道：「我們現在想給我們的機器人添加手臂，以便機器人可以進行與操作相關的研究。」「作為我們下一步研究的一部分，我們還希望使用攝像頭來提高傳感能力，以實現更好的性能。"
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原文：https://techxplore.com/news/2024-08-humanoid-platform-robotics.html
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更多信息：廖嘉源等人，伯克利仿生機器人：基於學習的控制研究平台，arXiv（2024）。DOI：10.48550/arxiv.2407.21781
期刊信息：arXiv
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