随着人工智能和机器人技术的迅猛发展，仿人机器人正逐渐成为未来智能家居和服务领域的关键力量。Redwood AI团队针对其核心机器人NEO的移动性研发了先进的强化学习控制器，赋予机器人以仿真人类的运动能力，极大地提升了它在复杂家庭环境中的实用价值和任务执行能力。在实现全方位移动自由的同时，Redwood AI通过融合深度强化学习、运动捕捉技术和多模态感知系统，打破了传统机器人的局限，推动仿人机器人迈入一个全新高度。作为一款双足行走机器人，NEO的设计突破了常规行走和转向的限制，延伸移动方式至自然的多方向步行、侧向移动、坐立、跪姿、起身以及攀登楼梯等多样动作。这些动作不仅满足了机器人在狭小空间如厨房和客厅之间灵活穿梭的需求，也使其能适应复杂且多变的家居环境，完成如拿取高处物品、整理地面杂物等多种任务。Redwood AI移动控制核心基于强化学习，这种方法利用大量模拟环境中的随机物理参数训练模型，使其具备很强的现实世界适应能力。
训练过程中，通过精准调节对摩擦、质量和传感器噪声等因素的随机化，使得NEO即使在面对现实中的物理差异时，也能够保持稳定的步态和平衡能力。这样的训练方式大幅缩短了模型部署所需时间，并提升了整体性能。为了提升运动的自然度和流畅性，团队采用了人类动作采集数据作为参考轨迹。通过动作捕捉技术采集人类自然行走、转体、跑步甚至跳跃等动作，将这些数据映射到NEO的关节结构后，强化学习控制器被训练以紧密追踪这些轨迹，同时确保机器人保持动态平衡和节奏同步。这不仅令机器人的动作更趋于人类自然表现，还带来了更丰富的运动表现形式，如灵活的转身和快速的侧移，适合于狭窄空间的机动。传统的基于单一轨迹的动作复现控制虽然表现优雅，但缺乏实用性，因为它们无法应对任务中多变的动作需求和连续动作之间的平滑衔接。
Redwood AI技术通过双层控制架构加以解决，构建了包含高层运动生成器和低层跟踪控制器的系统。高层控制器通过监督学习，将输入如游戏手柄或遥控器的方向命令转换为丰富的、符合人类运动节奏的多维轨迹。低层控制则负责实时跟踪这些目标轨迹，确保机器人动作的平衡和稳定性。此机制有效桥接了高维复杂动作数据与低维操控指令之间的差异，实现了机器人运动的灵活可控。在视觉感知层面，NEO摒弃了传统依赖激光雷达或飞行时间深度传感器的设计，转而采用基于RGB立体摄像头的视觉深度预测技术。通过对双目摄像头采集的图像进行深度估计，并将视觉信息与本体感知数据融合，机器人能够准确感知周围环境地形，尤其是在楼梯这类不规则地形上的高度差异。
这种纯视觉驱动的方法不仅降低了硬件成本，还增强了环境适应性，使NEO能够优雅地上下各类楼梯，甚至应对踏步高度不均的复杂台阶。除了行走和攀爬，NEO的控制器还支持各种地面姿态的切换，如坐下、跪地、躺卧以及从这些姿势顺利站起。这样的能力提升使机器人能够完成地面低位作业需求，比如地毯擦拭、抽屉整理或物品归类，为家庭助理机器人开辟了新的应用场景。Redwood AI最新RL控制器不仅赋予机器人精细的动作控制，还为人工智能系统提供了便捷的接口。以足球控球为例，Redwood AI能够通过视觉识别足球位置，预测全身关节动作和骨盆移动速度，指导NEO按照预定路线移动和运球，展现出高度协调的运动技能和环境交互能力。这种紧密连接视觉、决策与动作执行的控制体系，是实现复杂人机交互和任务自主执行的关键。
整体而言，Redwood AI在移动领域的突破代表了仿人机器人技术发展的重大里程碑。通过结合强化学习、动作捕捉参考、立体视觉及多态姿势切换等先进技术，NEO具备了前所未有的环境适应力和运动灵活性。未来，这种具备全身运动自由度及智能控制的机器人将广泛应用于智能家居、医疗护理、物流配送等多领域，助力打造更加便捷、安全和智能的生活环境。随着技术不断演进，Redwood AI还将拓展更多维度的感知和控制能力，实现机器人对环境的深度理解和自主决策，最终实现真正意义上的智能助理，开启人类与机器人协作的新篇章。
