你一定看过许多机器人开门并穿过的视频。鲜为人知的是，其中大多数或全部都涉及大量的人工辅助。这种辅助可以表现为手动远程引导，即用户实时远程控制整个过程；也可以是引导式训练，即让机器人完整走一遍流程，以便它在下次能完全模仿该动作。
然而，苏黎世联邦理工学院（ETH Zurich）的最新研究指向了一种需要“最少人工引导”的模型。这实际上是一个三步过程：首先，用户描述场景和动作；其次，系统规划一条略显曲折的路径；最后，它将路径优化为一条最小可行路径。
“在提供机器人和物体的高级描述，研究论文解释道，以及通过稀疏目标编码的任务规范后，我们的规划器会整体性地发现：机器人应如何移动、施加哪些力、使用哪些肢体，以及在何时何地应与物体建立或断开接触。”
该系统主要分为两大类：以物体为中心和以机器人为中心。前者涉及如开门或打开洗碗机等任务，而后者则适用于让机器人绕过障碍物移动等场景。
团队表示该系统可适应不同的外形规格，但为简化起见，这些演示是在四足机器人上执行的——具体使用的是ANYbotics公司的ANYmal。该公司从苏黎世联邦理工学院分拆出来，因此成为此类研究项目的热门选择。
研究团队补充称，这项工作可作为迈向“开发完全自主的移动操作流水线”的一块垫脚石。这意味着我们离无需任何人类干预即可自动开门的系统又近了一步。