一位匿名读者引用了Ars Technica的一篇报道：[马云涛及其苏黎世联邦理工学院团队]打造的机器人名为ANYmal，外形类似一只迷你长颈鹿，用牙齿咬着球拍打羽毛球。它是一个四足平台，由苏黎世联邦理工学院的衍生公司ANYbotics开发，该公司主要为石油和天然气行业制造机器人。“这是一个工业级机器人，”马云说。该机器人的腿部装有弹性执行器，重约50公斤，宽半米，长不到一米。在机器人顶部，马云的团队安装了一只由苏黎世联邦理工学院另一家衍生公司Duatic生产的具有多个自由度的手臂。这只手臂可以握住并挥动羽毛球拍。羽毛球追踪和环境感知是通过立体摄像机完成的。“我们已经致力于集成硬件五年了，”马云说。除了硬件之外，他的团队还在研发机器人的大脑。最先进的机器人通常使用基于模型的控制优化，这是一种耗时且复杂的方法，依赖于机器人动力学和环境的数学模型。“然而，近年来，基于强化学习算法的方法越来越流行，”马云告诉Ars。“我们没有构建高级模型，而是在模拟世界中模拟机器人，让它自主学习移动。” 在ANYmal的案例中，这个模拟世界是一个羽毛球场，它的数字“另一个自我”正在用球拍追逐羽毛球。训练被划分为可重复的单元，每个单元都要求机器人预测羽毛球的轨迹，并用球拍连续击打六次。在训练过程中，就像真正的运动员一样，机器人也了解了自己的身体极限并努力克服它们。训练控制算法的目的是培养类似于人类羽毛球运动员的视觉运动技能。机器人需要在球场上移动，预测羽毛球的下一步落点，并利用所有可用的自由度调整身体位置，以便做出一个能够完美回球的挥杆动作。正因如此，感知与运动之间的平衡至关重要。训练过程包含一个基于真实摄像机数据的感知模型，该模型教会机器人将羽毛球保持在视野范围内，同时考虑噪音和由此产生的物体追踪误差。训练完成后，机器人学会了在球场上定位。它发现，成功回球后的最佳策略是回到中心并向后方移动，这也是人类球员的做法。它甚至学会了一个技巧，用后腿站立，以便更好地观察来球。它还学会了避免摔倒，并根据有限的速度判断承担多大的风险是合理的。机器人没有尝试那些可能造成严重伤害的不可能动作——它虽然投入，但并非自杀行为。但当它最终与人类比赛时，事实证明，作为一名羽毛球运动员，ANYmal 充其量也只是个业余选手。该研究成果已发表在《科学机器人》杂志上。您可以在YouTube上观看这个四足机器人打羽毛球的视频。
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