语数G一又进化，扭屁股躲飞踹的技能都加出来了，并且在最新的暴力测试中，机器人即便被踹倒，也能快速起身执行原来在做的任务。目前不清楚这套算法会不会开源，但最近清华北大的学生刚好开源了效果类似的算法。在清北学生的测试中，语数机器人被连踹9下，最远被踹出2米远，仍能保持平衡，并坚持在布满障碍的地面上流畅跳舞。清华团队最新算法将机器人平衡测试拉近耐力赛阶段，看是人类先体力不支，还是机器人先耗尽电量，就机器人的表现，我建议在机器人身上加装受力充电的装置，实现你越踹我越跳的效果。

看完热闹说门道。清华的这篇论文名为track any motions under any disturbs。它致力于让机器人在突发撞击、地形突变等各类动态干扰下，依然能够坚持完成原定任务，除非接收到用户明确的停止指令。这项技术的挑战在于，人类若在跳舞时突然被猛踹，即便没有摔倒，也很可能出现思维短路，忘记后续动作。而对机器人来说，难点在于算力有限，而突发的外力冲击会瞬间改变其重心。它必须在毫秒之内识别受力方向，预测倾倒趋势，并在维持原有动作的同时，快速计算出如何通过运动卸除外力恢复平衡，最后将优化策略输出至各关节电机执行，只要反应稍慢或发力位置有误，系统都可能崩溃。

为实现该目标，团队开发了一种两阶段强化学习框架，有点类似人类的大脑小脑分工，any track作为运动追踪器，类似大脑，负责记忆和执行主任务。Any adapter则类似于小脑，专注于维持身体平衡与协调运动。具体来说，ana data是一个基于历史信息的自适应模块，为追踪器提供在线动态调整能力。它主要实现两大功能，一是克服system to real，从仿真到现实差距seem to real是指现在机器人都是在虚拟仿真环境中训练，好比元神出窍，在精神世界修炼为主要维持实体机器人后，仍需调优，才能将虚拟所学顺畅应用于现实场景。而any adapter的引入，让团队将any to track部署在语数这一机器人后，以零样本方式成功实现seem to real迁移。这个零样本的意思就是，团队完全不需要针对机器人在现实世界中应对被踹等突发干扰时进行任何额外的训练和调试，就能让机器人成功应对这些挑战。因此，这套算法具备较强的通用性，未来有望广泛应用于其他机器人平台。Ani adapter的第二个作用较为直观，就是让机器人能应对多种现实世界中的干扰，并让维持平衡成为机器人的本能。目前，该算法名为open track，已经在GitHub开源。
### 机器人平衡攻略：突破干扰，实现稳定运行
在当今科技飞速发展的时代，机器人的应用越来越广泛。然而，机器人在面对各种干扰时，如何保持平衡并稳定运行，成为了一个关键问题。

首先，我们要了解机器人平衡的重要性。就像人类行走需要保持平衡一样，机器人在执行任务时，稳定的平衡是确保其准确完成工作的基础。

那么，如何提升机器人的平衡能力呢？这就需要借助先进的算法和技术。例如，清华团队开发的两阶段强化学习框架，通过类似大脑小脑分工的方式，让机器人能够更好地应对干扰。

在实际应用中，我们可以看到机器人在面对突发撞击、地形突变等情况时，依然能够坚持完成原定任务。这得益于算法对受力方向的快速识别和倾倒趋势的预测。

此外，从仿真到现实的差距也是需要克服的难题。现在很多机器人在虚拟仿真环境中训练，要将所学应用到现实场景，还需要进行调优。

总之，通过不断优化算法和技术，机器人的平衡能力将不断提升，为我们的生活和工作带来更多便利。
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