四足機器人在復雜地形安全通行領域的能力正飛速提升。香港研究人員近期取得一項突破性進展，他們為四足機器人研發出一種新型測繪模型，使其能自主爬行穿過障礙物、跳躍跨越障礙，順利抵達目標地點

研究人員在2025年 8 月 4 日發表在 IEEE Robotics and Automation Letters 上的一項研究中描述了這種機器人，它通過多層測繪技術感知環境，精準應對復雜地形。

敏捷的兩足或四足動物能輕松適應多樣地形，而具備類似復雜環境通行能力的機器人極具應用價值：它們可承擔對人類而言危險的任務，例如地震后不穩定廢墟區域的監測與評估。但要讓機器人精準測繪復雜環境，并應對各類障礙（如跨越間隙、攀爬高處物體等），仍是一大技術挑戰。

機器人的先進地形測繪技術

香港大學助理教授 Peng Lu 和他的博士后學生 Yeke Chen 和其他團隊成員試圖創造一種能夠克服這些障礙的機器人。為了幫助他們的機器人詳細感知周圍環境，他們開發了一個模型，可以根據機器人的傳感器數據創建多層高程圖。該地圖可以使用激光雷達數據捕獲各種地形的特征。

團隊先通過模擬環境訓練機器人，使其識別現實世界中可能遇到的不同地形，包括極具挑戰性的場景 —— 如必須跳躍跨越的間隙、需爬行穿過的懸空障礙物等。即便傳感器數據缺失，機器人也能基于訓練數據通過估算在一定程度上彌補。

“通過學習模擬和知識提煉中的不同技能，機器人能夠在不同的技能之間切換，以穿越不同的障礙。”Lu說。

在他們的研究中，研究人員在一系列室內和室外實驗中使用 Unitree Go1 機器人測試了他們的測繪技術，它必須自主爬行、攀爬或跳躍才能克服障礙。

“結果表明，多層高程圖可以有效地表示各種復雜的地形，這使得機器人能夠輕松理解環境，”Lu 說，并指出機器人還成功地根據需要在模式之間自主切換——爬行、跳躍和攀爬。

他補充說，機器人無意中具有路徑規劃能力，盡管它沒有被編程為具有這些能力。例如，當機器人遇到太高而無法通過的障礙物時，它會繞過障礙物，因此通過反復試驗自行找到穿過環境的路徑。

Lu 指出，雖然這種機器人的一個關鍵優勢是能夠在多樣化和困難的地形中導航，但它只能依賴已經訓練過的數據，而不能直接從真實世界的數據中學習。

未來，團隊計劃將這款機器人商業化，應用于建筑工地等巡檢場景；同時，他們還將利用現實世界數據進一步提升機器人應對各類地形的能力。