前言：

         2019年的Robocon比賽出的題目有關四足機器人越障爬坡的賽題，這不就是指的是波士頓的大狗嗎？所以近期做了些模擬，效果還行，在我之前用強化學習訓練的機械狗上面又多加了個自由度，模擬還是在Unity3D上進行，總的來說就是比較方便！但是Unity也有它的坑，導致我除錯檢查好長時間！這裡由於內容很多，所以就簡單介紹下模擬結果和發展方向。如果有人問我，為什麼不做實物，那就是資金不夠，連一條腿的硬體都做不起！

         在Unity中由於一些原因，沒有像 浙大和波士頓通用動力的機器狗使用力控，但即使這樣，最後的效果還是可以的。我想在如果能做出實物有的話，可以 基於力控通過AI來訓練他上樓梯或者跳躍，這點就是MIT在Cheeta3上做的實踐。同時大狗只是一個平臺，依據鐳射雷達和機器視覺在深度學習方面的應用，可以做到導航避障，物體跟蹤，安裝機械臂，就可以進行物體抓取。

模擬結果：

               原地踏步，高擡腿

             向前走及側面移動：