在超市或商場光滑的地板上滾動以引導購物者找到合適的貨架，或在平坦的人行道上運送比薩餅，對今天的機器人來說是不復雜的任務，而且我們肯定會在未來幾年中看到更多的機器人從事這兩項工作。但是，在飽受戰爭蹂躪的地區穿行，或者在遭受地震襲擊的城市中翻越瓦礫尋找幸存者，這些可以說是更重要的工作，超出了今天的自動裝置的能力，這實在是太復雜了。

對于被部署到災區的機器人，它們將需要能夠穿越粗糙的地形。

美國密歇根大學機器人研究所（the University of Michigan’s Robotics Institute）電氣和計算機工程教授德米特里-貝倫森（Dmitry Berenson）說："已經有大量關于機器人的工作，這些機器人只使用它們的腳，幾乎只在平地上行走，"但很少有關于多肢的工作--同時使用三個或四個肢體，主要是因為選擇范圍太大。"

但現在Berenson和他的同事們創造了一種新的尋路算法，削減了這種選擇范圍，使機器人能夠以比以前更高的效率攀爬瓦礫。

與我們的機械替代品相比，人類在處理殘骸和瓦礫方面做得很好。但Berenson并沒有轉向血肉之軀來創造他的機器人尋路算法。他說："人類真的不善于解釋他們的決定。你看到他們會做什么，但不知道為什么。而且，機器人需要緩慢移動以保持穩定，而人類，通常被證明是更有活力的。我們可以捆綁、彈跳、彈跳，并跳過縫隙。”

相反，Berenson讓一個虛擬機器人教自己。他生成了大量的隨機環境，并讓他的數字機器人穿過這些環境。從這種經驗中，機器人學會了哪些腳和手的組合和位置在大量不同的情況下起作用。Berenson說："對于一個看起來像X的環境，我們可以計算出一定數量的腳步是有效的。這被用來訓練一個神經網絡--它將接受一條新的路徑，并確定它的可穿越程度。"

由于美國密歇根大學機器人研究所的新算法，僅僅是一堆瓦礫將不再阻止機器人到達有需要的人地方。圖片來自美國密歇根大學

Berenson最終得出的算法有兩個基本要素。一個是看大局，取決于可能由無人機創建的地圖。另一個則著眼于一小段困難地形的具體細節。"我們的想法是，你不會只想提前幾步計劃，特別是在災難環境中。你可能會遇到一個死胡同，不得不掉頭回去。"Berenson說。因此，該算法沿著整個路徑尋找。在可穿越性簡單的地方，機器人只用它的腳行走。在路徑變得更復雜的地方，它轉而采用一種方法，將其經驗與它以前遇到的情況進行比較，并使用三或四肢來面對它們。

盡管該算法是用一個虛擬的雙足人形機器人創建的，但它在現實世界中是在一個有輪子和幾個手臂的更多車輛機器人上測試的。Berenson："編寫一個更通用的算法的好處之一是，你可以把機器人換掉。"使用同樣的算法，這個有輪子的機器人能夠成功地沿著一個傾斜的表面滑行，用它的手臂支撐著掛在墻上的一個破碎的框架。

就目前而言，該算法已準備好幫助機器人進行搜索和救援，但它可以在未來進行改進。目前，它并不考慮它所檢查的飛機的質地是否可穿越。它也不對它可能踩到或壓到的任何表面的穩定性或晃動性作出任何猜測。

Berenson說："這些是非常困難的感知問題。另一種看待它們的方式是有一些估計，來自一些感知方法，但永遠不會完全相信它。因此，當你走到實際步驟時，也許你會對它進行一些探測。這將是一個偉大的事情，可以添加到這個方法中。"