这一成果发表在了最新一期的《计算生物学公共图书馆期刊》上。

耿涛是在一名英国导师和一位德国教授的指导下完成这一研究的。这一成果的突出意义在于，这个直立双腿机器人的行走原理和真人一样，而且具有适应地面状况的学习能力。

耿涛的研究借用了20世纪30年代苏联运动生理学家尼古拉·伯恩斯坦的"运动感觉修正"原则，道理相当于控制论的"反馈"概念。

机器人的直立行走一直是科学家们久攻不下的难题，也是实现机器人"仿真"的关键一步。

近年这方面的研究兴趣集中在了对人类行走模式的研究，引入了很多生物学原理。

传统的观点认为，要像人类一样行走，机器人必须有一个随时控制平衡和步伐节奏的"中枢"。

号称世界最先进步行机器人的日本本田公司Asimo就是这类"动态平衡"机器人，需要随时计算每一步的平衡，而且走路像是京剧中的"方步"。

但根据伯恩斯坦曾一度被人遗忘的观点，腿部的"局部反射"而非大脑的"中央控制"在人类的行走中起更大作用。

主动学习

如果仔细观察，人类的行走实际是一连串不断向前"跌倒"又不断支撑自己的过程。

根据这一原理，意大利科学家曾经制成了一部叫做"呵啷呵啷"机械腿，能够沿着坡道靠重力"走"下来。

这次耿涛推出的Runbot则不仅可以和人一样落前脚、抬后脚，迈步行走，而且步速可以达到每秒3.5个腿长，和人类的最快行走速度差不多，也比现有的双腿机器人步速快一倍以上。

更引人注目的是，30厘米高的Runbot 除了靠腿部的关节、传感器被动行走之外，还可以通过"大脑"主动学习，判断并适应地形。

从本文所附录像中您可以看到，Runbot在走一个上坡的时候两次向后跌倒，但它的感受器探测到地形的变化后，可以让控制电脑调节身体姿态，向前倾斜，平衡坡路带来的影响。

美中不足的是，Runbot还不能实现自主左右平衡，需要牵引来避免侧向倾倒。

但耿涛的成果不仅使仿真机器人的研究向前迈出了重大一步，也将对脊髓损伤瘫痪病人的治疗提供借鉴。