16道障碍考验机器人：从会运动到会适应还有多远
PNDbotics机器人正在调试。摄影/新京报贝壳财经记者 朱玥怡在一段总长7.4米、斜坡角度15°的连续斜坡起点前，身高1.67米的人形机器人Adam站定，安装在头部的深度视觉传感器启动路况分析，随后它调动下肢4组高扭矩密度、多级减速比、高响应灵敏度的准直驱力控关节，迈开步子踏上了斜坡，根据坡度的
PNDbotics机器人正在调试。摄影/新京报贝壳财经记者 朱玥怡
在一段总长7.4米、斜坡角度15°的连续斜坡起点前，身高1.67米的人形机器人Adam站定，安装在头部的深度视觉传感器启动路况分析，随后它调动下肢4组高扭矩密度、多级减速比、高响应灵敏度的准直驱力控关节，迈开步子踏上了斜坡，根据坡度的变化，机器人时刻调整着每一步的着地角度，最后顺利走到了终点。
8月11日，在国家速滑馆人形机器人产业生态训练和测评基地，贝壳财经记者现场看到，这款来自PNDbotics的机器人，正在为第二届世界人形机器人运动会障碍赛进行赛前热身训练。
作为本届运动会最受关注的项目之一，障碍赛通过设置多种复杂地形和任务场景，考验机器人在真实环境中的运动控制、感知决策和自主适应能力，也成为观察人形机器人技术进化的重要窗口。
随着赛道难度提升，机器人也从展示运动能力，走向探索如何适应真实环境。
16道关卡挑战运动极限，障碍赛成为机器人能力“大考场”
PNDbotics的领队戴博扬告诉记者，对于障碍赛而言，机器人首先需要具备“看懂”环境的能力——识别前方的障碍物，并根据不同场景做出相应动作。公司的参赛机器人Adam并不是一款为比赛“量身定制”的产品，而是在通用化平台基础上的能力优化。“我们希望打造的是一个通用机器人平台，而不是针对某一个赛项进行单独改造。”戴博扬表示。
贝壳财经记者了解到，Adam机器人本体采用了不同类型的减速器设计，上肢搭载谐波减速器，侧重精细化动作展示；下肢采用行星减速器，更强调运动能力和稳定性。基于这一基础，团队针对不同比赛项目，对机器人的运动策略和能力表现进行优化，让机器人在保持通用能力的同时，更好地适应复杂环境挑战。
在第二届世界人形机器人运动会中，障碍赛成为检验人形机器人综合运动能力的重要赛项。贝壳财经记者了解到，这一赛项是今年的顶流项目，也是目前所有赛项中唯一吸引了所有头部机器人厂商报名的项目。
这次障碍赛的全部“关卡”，由赛迪研究院章润及其同事们共同设计完成。和一味比拼速度的竞速项目相比，障碍赛看重的显然不是“跑得有多快”，而是机器人在复杂环境里能不能稳得住、适应得了。比赛分为100米障碍和400米障碍两个项目，其中100米障碍赛道全长100米，沿途依次设置了连续斜坡、跨栏、交叉斜坡、绕桩、螺旋台阶、“S”弯桥、限宽“L”形弯、手撑跳台、匍匐通道等10项障碍任务，机器人必须完成攀爬、跨越、转向、低姿通过等一系列动作。
400米障碍则进一步提升挑战难度，赛道全长400米，包含16个障碍项目，新增轮胎阵、湿滑路面、制动坡等复杂场景，要求机器人不仅具备快速移动能力，还需要应对地面变化、动态冲击以及精细动作控制等挑战。
章润向新京报贝壳财经记者介绍，部分障碍设计吸收了户外运动设施以及真实作业环境中空间受限场景的思路。比如，宽2m、长6m的“匍匐通道”，就参考了户外攀爬网等设施的设计理念。这个障碍通过压低通行空间，来还原复杂环境里的受限区域通行任务。机器人必须主动调整身体姿态，以低姿态从通道下方通过并抵达指定区域，核心考察的，正是机器人全身协调控制能力，以及在复杂环境中的适应能力。
从“盲走”到自主决策，机器人迈向真实应用
贝壳财经记者在现场看到，在首次练习“螺旋台阶”这一障碍时，机器人Adam在上坡时对台阶高度的判断不是十分准确，导致脚步出现了踉跄。一旁的工程师随即切换了模型，第二次尝试时，机器人的脚步显然更稳了。
在技术路线上，机器人正在从“被动执行”走向“主动判断”。戴博扬提到，去年参赛时机器人主要采用“盲走”策略，对前方环境缺乏感知；今年则进一步提升了环境感知能力，能够识别前方障碍，并根据场景选择相应模型完成跨越。目前团队通过遥操作方式帮助机器人完成模型切换，未来希望进一步实现机器人自主识别环境、自主选择策略并完成障碍通过。
从太极表演到工业场景应用，从跑步跳高到障碍挑战，PNDbotics今年参与的赛项更加丰富。但在戴博扬看来，比赛并不是终点，而是帮助机器人走向真实应用的一次“压力测试”。
戴博扬表示，今年团队希望更加聚焦实际应用场景，尤其是在VLA（视觉－语言－动作）等方向上验证机器人的能力。“我们发现，今年的工业打包等场景相比去年难度明显提升，规则更复杂，也更接近真实应用需求。”
在他看来，障碍赛同样是一场面向未来应用的训练。相比去年，今年障碍赛增加了更多复杂地形，对机器人的运动能力和算法适应能力提出了更高要求。比赛过程中，机器人在真实环境中产生的数据反馈，能够帮助团队不断发现问题、优化算法。“很多障碍是实验室环境中没有遇到过的，比如新增的爬箱项目，它考验的是机器人本体面对未知场景的适应能力。”
新京报贝壳财经记者 朱玥怡
编辑 岳彩周
校对 穆祥桐
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