一个人机器人在两个平台之间行驶有可能看上去像一个非常简单的行径，但是如果道路较宽，这就不更容易了。却是，你有多少次穿越一条深溪，从一块石头跳出另一块石头，或者在郊游时穿越一条狭小的小路而会卡住？看上去非常非常简单吧？但是，人体通过其简单的关节来均衡和匹敌这些障碍的能力在机器中拷贝一起要艰难得多，特别是在自动操作者的机器中。

为了展出这种艰难，来自佛罗里达州彭萨科拉的人体和机器理解研究所的研究人员本月公布了一个视频，展出了他们希望训练一个体积可观，重343磅的人形机器人，用于自律规划穿过狭小的地形。在视频附带的声明中，IHMCRobotics回应他们的机器人在这种类型的地形上成功率大约为50％。我们计划通过用于角动量减少均衡并更佳地考虑到关节运动范围来提升成功率。

IHMC机器人回应他们的机器人用于LIDAR感官地形，LIDAR是一个用于脉冲激光传感器测量物体之间距离的系统，是许多自动驾驶车辆导航系统的最重要组成部分。机器人还用于“路径规划算法”来追踪其行程开始与目标之间的路线。IHMC机器人公司的高级研究科学家JerryPratt回应，研究人员致力于建构可以在各种地形上以双足方式行驶的人形机器人。

他说道，尽管有所改进，机器人依然无法与人们抵达同一个地方。普拉特说道：“双足和人的优势在于你的机动性有可能显得十分好。”“如果你想起人类可以去的地方，那感叹令人难以置信。

我们可以爬山或转入洞穴或步行穿过雪地或爬楼梯。我们无法去的地方不多。“这种移动性的原因之一是人的脚只有约三到四英寸长，而机器人Roomba的脚约13英寸长。

我们比较较小，较宽的脚容许我们精彩地跨过障碍物，或穿过障碍物，同时承托更好的重量。普拉特说道，目前没任何人形或腿式机器人被出售用作娱乐，广告和教育之外的应用于，但这可能会转变。他坚信机器人将立刻用作炸弹小组，消防单位或救援任务，例如在坍塌的建筑物或雪崩中救援。他说道，一个轮式机器人无法抵达的地方，例如车内或陷阱的建筑物，为双足机器人获取了机会。

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