對于人類而言，走路是一件很簡單、很自然的事。但其實走路是一個十分復雜的動作，它需要多塊肌肉之間恰好的平衡。所以，近年來機器人領域發展迅速，但是人形機器人的技術研究卻困難重重。
　　為了解決機器人走路的“僵硬”問題，瑞士聯邦理工學院（EPFL）Biorobotics實驗室的工程師們開發了一種新的算法，該算法可以讓機器人進行自我學習，從而幫助其不斷改進走路的姿態，以達到最終自然的步態。

　　目前，實驗室的工程師們正在一名叫做COMAN的機器人肢體上對該算法進行測試。值得注意的是，COMAN沒有頭，身高只有95cm，它專門用于研究走路姿態。
特點|平衡性

　　基于結構的對稱性、機器人的動力學特性以及表征該機器人動力學的數學方程， EPFL團隊為機器人設計了一段新的控制算法。
　　該控制算法調用復雜的計算機程序來仔細分析機器人反饋的各項參數（包括位置、速度、關節角度等），然后幾乎同時，控制算法通過計算機向電機發送合適的命令，告訴機器人怎樣做才能保持平衡。對此，Razavi解釋道：“例如，如果有人推COMAN一下，我們的算法會迅速計算出機器人的腳應該往后挪多少的位置數據，讓其做出類似于人直覺反應后的動作，以此來維持平衡。”
　　此處，COMAN維持平衡的結構值得一提，它的一大特點是其關節，該關節是由彈性元件組成，具有很大的靈活性。
　　相較于已有的算法，該算法的突出特點是他不再讓機器人通過對外在影響的對抗來刻意維持平衡，而是與外力達成一種動態協調的平衡性。
特點|克服障礙

　　基于這一平衡特性，研究團隊針對三種應用場景設計了相應的算法，以幫助機器人在特定的環境場景中保持一定的靈活性和平衡性。
目前，算法的改進之處主要體現在三點：
　　第一個是可以在災難性的情況下進行救援任務。對此，Razavi解釋道：“在人類設計的環境中，就像在一座核電站，人形機器人可以爬樓梯和開門，他就會比有輪子的機器人更靈活的在這一環境中跑動。”
　　第二個是做一些類似于搬運重物或推拉物體的工作。第三個是為殘疾人創造外骨骼。
　　但是Razavi表示：“能夠維持簡單的平衡還遠遠不夠。”于是，接下來研究團隊將持續改進算法，讓其在各種環境下都可以應用自如，如可以克服障礙物或在不規則的地面上行走。
應用場景|與人合作

　　作為這個項目的一部分，Jessica Lanini和Hamed Razavi研究了兩個人在抬東西的情況下如何能夠協調實現正常的走路、轉向和加速，當然，此處人不能說話交流是研究的前提。
　　近日，他們得出了結果，并將研究成果發表在了《PLOS ONE》上，結果表明兩人自動協調他們的腳步以配合的過程，實質上就像一個四足的系統。現在，研究團隊計劃將該發現應用于人形機器人。
　　關于該研究的必要性，Lanini表示：“無論是在制造業還是在自然災害的場景下，我們都需要能夠與人類交互的機器人，幫助我們搬運重物，但目前這樣的機器人不存在。因為為了安全有效的完成任務，機器人需要能夠像人一樣作出決策并對意外情況做出回應，但是還沒有機器人可以做到這樣。”
總結

　　目前，研究人員基于對人類行為的觀察，分析了人類移動的方式，發現速度、力量和手部位置等因素在理解加速或停止的“命令”方面發揮了關鍵作用。接下來，他們將對這些觀察成果進行建模，以便對機器人進行編程。
　　不過Razavi也表示： “究竟是什么讓人類意識到需要減速或轉彎、明確施加的力量大小以及讓力與速度很好的結合。目前，我們對這些行為決策的關鍵點還不清楚。”