在一些科技园区、写字楼和校园中，送货机器人已经越来越常见。这些物流机器人被视为最后一公里难题的解决方案。然而当前投入使用的送货机器人多半是配有全向轮的机器“车”，只能完成一些定点送货，或是自动上下电梯等平整地面环境的物流运输。在复杂的送货环境下，完成上下楼梯等操作，实现真正的送货上门，还是得靠双足机器人。

双足机器人送货的制约

不过这种双足机器人仍然存在不少限制，速度就是其中一项。因为并不靠滚轮或车轮传动，双足机器人虽然能够依靠仿生双足实现灵活的动作，但速度却难以满足物流的要求，甚至难以维持两米每秒的速度。要知道京东在2017年发布的第一代配送机器人就能达到18公里的时速，而今年投入使用的第四代智能快递车更是搭载了L4级别的自动驾驶套件。

小蛮驴机器人 / 阿里巴巴

其次就是续航问题，两足机器人因为仿生学考虑，往往不会有太大的体积空间用于机器人本身的供电，而快递车机器人不同，他们在结构上可以保证更好的续航，而且车型结构可以做到更好的散热。就拿阿里的小蛮驴机器人为例，在充4度电的情况下小蛮驴就能行驶100多公里，载重100公斤，每天可派送500多个包裹。而且其抽拉式电池的设计，可以在20秒内完成换电。

再者就是开发的困难程度，快递车机器人的开发虽然也有难度，但可以借鉴很多自动驾驶和AGV小车的经验。但双足机器人的移动方式是步行，就必须考虑到控制平衡性的算法，针对机器腿的自由度来做到防摔、防撞等安全设计，送货的双足机器人还要考虑到载重下的移动。

5千米长跑

7月28日，美国俄勒冈州立大学（OSU）的动力机器人实验室发布了一个视频，展示了双足送货机器人Cassie是如何完成5千米长跑的。他们选取的场地为环境稍复杂的OSU校园，在53分钟3秒内完成了此次长跑。不过这次长跑也并非一帆风顺，期间Cassie因为两次摔倒而占用了6分半的重置时间。其中一次摔倒是因为内置计算机过热，另一次摔倒则是因为在高速下执行转向操作。

Cassie机器人5千米长跑 / OSU

随后他们又在较平整的足球场上测试了绕圈长跑，20圈之后，Cassie以近44分钟的时间顺利完成了5千米的里程，平均速度为1.89米每秒。根据参与该项目的博士生Kevin Green的回复，他们目前在Cassie机器人上实现最佳可持续直线速度略高于3米每秒。

Cassie为美国敏捷机器人公司开发的第一代机器人，早在2019年就已经停止销售了。之所以OSU动力机器人实验室还要继续使用Cassie的原因，就是因为第一代机器人就是在此开发出来的，靠的还是美国国防部拨款的100万美元资金，而敏捷机器人公司则负责其生产。该项目的成员想要在Cassie机器人上尝试深度强化学习算法，从而探索该机器人的硬件极限究竟在哪。

上下楼梯

Digit机器人 / Agility Robotics

上文也提到了，双足机器人的优势在于上下楼梯和其它复杂地形，但这么做也有一定的代价。以美国敏捷机器人公司第二代机器人Digit为例，这台与福特汽车联合开发出的机器人可以说是Cassie的全面升级版，在双足基础上加上了上半身和双臂。有了上半身其计算平台可以实现更高的性能、续航和散热，6DoF的双臂可以携带18公斤重的箱子，并在激光雷达等传感器的帮助下实现半自主导航。然而就是这样一台机器人，其价格就高达25万美元。

这种运输量和成本自然是不会被物流公司所接受的，远远达不到替代人力的水平。而OSU动力机器人实验室在研究Cassie机器人时，其实也在研究相关的算法，如何在减少成本的情况下为双足机器人提供相近的表现。

无传感器的Cassie完成上下楼梯 / OSU 无传感器的Cassie完成上下楼梯 / OSU

他们通过深度强化学习训练了一个回归神经网络，控制Cassie在没有激光雷达和摄像头等传感器的情况下完成上下楼梯等复杂地形移动。他们在多种环境下进行了测试，比如高度不一的阶梯，一次性跨过多级阶梯，在左右一高一低的地形上行走，以及攀爬陡坡等。这些环境在此之前从未进行建模或感知，其行走控制策略完全依靠稳健的双足摇摆配置、站立向下的反应式控制和对地面的本体感知。

双足机器人离送货还有多远？

其实从构想机器人送货以来，双足机器人就一直没有被这个市场边缘化，甚至不少科幻、影视作品中构想的送货机器人也是这种类型。但当前机器人动力学依然还在寻求进一步突破，借助高级传感器和深度学习，双足机器人已经有了不俗的发展。在解决速度、续航和成本等问题后，我们才可能看到双足机器人大规模投入物流行业。