四足机器人在工业领域的应用日益广泛，它们可以搭载传感器套件，作为独立的检查平台。尽管足式机器人在复杂环境中表现优于轮式机器人，但在应对工业环境中最普遍的垂直挑战——梯子时，它仍然难以稳定导航。

近日，瑞士苏黎世联邦理工学院(ETH Zurich)机器人与智能系统研究所的工程师们对ANYbotics公司开发的ANYMal四足机器人进行了改造，使其不仅能够攀爬不同倾角的梯子，还展现出了相对较快的攀爬速度和良好的稳定性。这一改造显著提升了机器人在复杂环境中的移动能力，使其在执行检查、救援等任务时更加灵活多变。

视频中可以看到Anymal换上了特制的足底结构，十分灵活地攀爬梯子，登上一个高台，动作相当丝滑没有卡顿。

为了增强ANYMal的爬梯能力，工程师们专门设计了 钩状末端执行器，并采用 强化学习与模拟训练相结合的方式，通过独特的“教师-学生策略”（teacher-student paradigm）模式，让ANYMal掌握爬梯技巧。

巧妙设计的钩爪让攀爬成为可能

早在几年前，ETH Zurich机器人实验室就尝试了【足式机器人+轮子】的搭配，大大提高了机器人在普通路面的移动效率。

但要让四足机器人攀爬梯子，首先要解决的就是 抓握问题。传统的四足机器人通常采用球形或平面状的脚掌设计，这种设计虽然适合在普通地形行走，但无法在梯子上产生足够的锚定力。

研究团队巧妙地设计了一种 钩状末端执行器，替代了常规的脚掌。这个钩爪由铝制核心和3D打印外壳组成，内部有一个凹面结构，可以稳定地卡在圆形横档上。同时，钩爪还有突出部分，可以推拉横档，产生向上攀爬所需的力。

这种设计在仿真环境中被进行了严格的测试。工程师们使用 RaiSim物理引擎构建了高度逼真的仿真环境，并利用 软接触模型与各向异性摩擦模型来提高了仿真的真实性。

强化学习：让机器人学会灵活攀爬

研究团队采用了强化学习的方法，并设计了一种 “教师-学生策略”的训练模式。

具体来说，他们首先在仿真环境中训练了一个 “教师策略”。这个教师可以获得完美的环境信息，包括机器人自身状态、周围地形高度等。通过反复尝试，教师逐渐掌握了攀爬技巧。

接下来，研究人员训练了一个 “学生策略”。学生只能获得有噪声的传感器数据，更接近现实情况。学生通过模仿教师的动作，同时学习如何从有限的信息中推断出真实环境状态。

这种“教师-学生策略”的训练模式非常巧妙。它让机器人能够在理想环境中快速学习复杂技能，同时又具备应对现实世界不确定性的能力。

最后，工程师们将仿真中训练的策略 零样本迁移到ANYmal上，实现了 多层安全机制，包括软件限位、紧急停止逻辑等，确保实验过程中机器人和环境的安全。

实验结果显示，在70°至90°的梯子倾角下，ANYMal的整体成功率达到90%。具体来讲，在70°和80°倾角的梯子上，机器人实现了100%的成功率；在90°的完全垂直梯子上，取得了67%的成功率。在1.8米长的梯子上，它仅用了4秒就完成了攀爬。这比之前报道的四足机器人攀爬速度快了232倍！

工程师们表示，未来的研究将结合视觉感知使四足机器人能够上下梯子；现有的钩爪设计并非最优，将进一步提升钩爪的设计与机器人控制系统的协同工作能力，从而在各种活动中实现更佳性能。

论文地址：https://arxiv.org/abs/2409.17731

完整视频地址：

https://sites.google.com/leggedrobotics.com/climbingladders

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