四足机器人
具有四条腿的仿生机器人，模仿四足动物的运动方式实现复杂地形行走，典型代表为波士顿动力Spot和MIT Mini Cheetah，是机器人研究的重要方向
时间轴 (近 90 天)
机器人现在能够更可靠地攀爬楼梯，并可跨越高达11厘米的障碍物，离地间隙为18厘米，同时能较为自信地处理软地面。
用廉价舵机搭建四足机器人，成本可控、上手容易，但在动态性能和负载能力上必然受限。
四足机器人每条腿通常有2-3个自由度，12个舵机是常见的四足配置（每腿3个）。
在四足机器人的强化学习步态控制中，策略网络通常将关节位置、关节速度、机身姿态以及足端接触状态等作为观测输入。
传统四足机器人多采用对角步态（trot）或跳跃步态（bound）作为基础动态步态。
Cubic Doggo项目在训练中引入了水平方向随机推力，对3公斤的机器人施加高达5N的随机力，以模拟真实环境中的侧向冲击。
四足机器人的控制链路（从IMU采样、状态估计、步态规划、逆运动学求解到电机驱动器执行）总延迟通常在几毫秒到几十毫秒量级
四足机器人在碎石地上仅靠IMU进行姿态修正可能导致负反馈循环：修正动作本身在松散地面上产生新的扰动，表现为越修越晃
提升计算速度或采样率并不总能解决四足机器人在碎石地形上的平衡问题，真正的瓶颈往往在于机械执行环节的物理惯性
time_horizon不能无限缩短，对于四足行走这类需要多步协调动作的任务，过短的horizon会让智能体难以观察到完整步态周期，优势估计会因频繁bootstrap而偏差。
还有 5 条时间轴事件
全部知识事实 (16)
机器人现在能够更可靠地攀爬楼梯，并可跨越高达11厘米的障碍物，离地间隙为18厘米，同时能较为自信地处理软地面。
50%待验证用廉价舵机搭建四足机器人，成本可控、上手容易，但在动态性能和负载能力上必然受限。
50%待验证四足机器人每条腿通常有2-3个自由度，12个舵机是常见的四足配置（每腿3个）。
50%待验证在四足机器人的强化学习步态控制中，策略网络通常将关节位置、关节速度、机身姿态以及足端接触状态等作为观测输入。
50%待验证传统四足机器人多采用对角步态（trot）或跳跃步态（bound）作为基础动态步态。
50%待验证Cubic Doggo项目在训练中引入了水平方向随机推力，对3公斤的机器人施加高达5N的随机力，以模拟真实环境中的侧向冲击。
50%待验证四足机器人的控制链路（从IMU采样、状态估计、步态规划、逆运动学求解到电机驱动器执行）总延迟通常在几毫秒到几十毫秒量级
50%待验证四足机器人在碎石地上仅靠IMU进行姿态修正可能导致负反馈循环：修正动作本身在松散地面上产生新的扰动，表现为越修越晃
50%待验证提升计算速度或采样率并不总能解决四足机器人在碎石地形上的平衡问题，真正的瓶颈往往在于机械执行环节的物理惯性
50%待验证time_horizon不能无限缩短，对于四足行走这类需要多步协调动作的任务，过短的horizon会让智能体难以观察到完整步态周期，优势估计会因频繁bootstrap而偏差。
50%待验证该项目最终目标是整机具备12自由度（每条腿3个自由度、共四条腿），整机重量控制在约3kg
50%待验证该执行器系统采用约14:1的总减速比
50%待验证该项目当前测试的腿部采用2自由度（2 DOF）结构
50%待验证四足机器人载人方案以仿生腿替代轮子，兼具主动越障能力与相对自然的运动姿态，且不对使用者身体施加直接机械约束
50%待验证四足机器人的自我恢复能力来自强化学习的sim-to-real训练范式，通过在仿真环境中摔倒数百万次学习平衡策略
50%待验证一位开发者开源了一个仅凭一段普通手机视频训练四足机器人模仿真实狗运动方式的项目
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