誰說做機器人一定要用特殊材料？樹枝也行。
機器人設計是一個非常繁瑣的過程，需要設計者絞盡腦汁地思考並用心維護。所以，這通常要求設計者必須清楚自己想要機器人做哪些事情以及如何使機器人做到這些。
想清楚之後，設計者才開始構建機器人原型，發現設計中的所有問題，提出一些與眾不同的改進方案以實現更佳的效能，並在時間/金錢耗盡之前重複這一過程。
然而，如果你對自己設計的機器人期望不高的話，其實它也沒那麼複雜。去年 12 月，來自東京大學和創業公司 Preferred Networks 的研究者在 NeurIPS workshop 上發表了一篇論文，他們嘗試使用一些通用伺服器以及樹枝來搭建移動機器人。
這些樹枝機器人首先借助深度強化學習在模擬環境中學會行走。研究者採取的步驟是：首先從野外撿拾一些樹枝，對這些樹枝稱重並進行 3D 掃描，然後模擬整個機器人，最後對移動最遠的智慧體進行獎勵。在這些步驟中也需要進行一些手動調整，以避免對真實機器人造成壓力和磨損的行為。
在虛擬環境中學習行走的機器人。
總的來說，這種策略未必能用到多數應用中，但可以推測，這種機器人在某種程度上可能更加實用。這項研究使人相信，隨便從地上抓起什麼東西（加上一些伺服器和一兩個感測器）就能夠搭建一個移動機器人。由此可見，你也可以透過基於感測器的試錯、反饋從頭開始搭建自己的物理機器人，因為已經有機器人平臺做了類似的事情。
這款「樹枝機器人」由 Arduino Mega 控制，由 Kondo KRS-2572HV 伺服電機驅動，配有單獨的驅動器和電源。
在設計上，這種用常見材料做出的機器人可能並不會像傳統機器人那樣具有非凡的效能，所以它們僅能在特定環境中發揮作用。好的一點在於不用擔心輸運結構材料的問題了，就像使用泛化硬體集就能建立多樣性設計一樣。同時，利用一些常見材料來搭建機器人意味著，你可以輕易地對自己組裝的任何東西進行改裝，即使你需要重新訓練它移動。
目前，該機器人似乎還只能在實驗室的光滑路面上行走，「放生」還為時過早。
在野外被雜草纏住、動彈不得的機器人。
論文：Improvised Robotic Design with Found Objects
論文地址：https://nips2018creativity.github.io/doc/improvised_robotic_design.pdf
在這篇論文中，研究者考慮使用常見的材料訓練機器人的行動能力，也就是不同形狀的樹枝。這些材料通常能用於藝術或建築，但很少有人考慮用它搭建機器人。當我們希望機器人能有效前進時，這些奇奇怪怪的樹枝就有了新的含義，例如彈跳腿、牽引臂等等。
因為形狀的不固定，那麼靠手動程式設計是寫不了的，唯有機器人的自主學習才有可能知道該怎麼前進。因此，某個樹枝會被機器人當作一條腿，某個分叉會被當作手臂，這都需要機器人自己決定。
總體而言，如下圖 1 所示，這篇論文提出了一種使用常見物體設計機器人的概念。它會藉助深度強化學習方法搜尋最佳的運動策略，並用於不規則機器人的移動方法。這些運動策略會移植到真實「樹枝機器人」上，並告訴它到底該怎樣運用樹枝完成運動。
圖 1：打造樹枝機器人只需 4 步。（1）撿起樹枝；（2）掃描樹枝，配置機器人；（3）使用 RL 獲得有效的移動策略；（4）轉移到真實機器人。
參考連結：https://spectrum.ieee.org/automaton/robotics/robotics-hardware/robots-tree-branches-deep-learning-walk