你好，我是 Mech Muse。
在 2025 年 5 月 9 日，密西根大學工程學院發佈了一項研究：研究團隊提出 LEGO-H (Let Humanoids Hike!)，一種結合視覺、決策與動作控制的 AI 框架。簡單說，它就是讓人型機器人能「看懂前方地形，自己決定怎麼走」，而不是單純靠預先寫好的步態程序。
過去的人型機器人很會走「平地」或是「預設好的樓梯」，但一旦遇到樹根、石塊或凹洞，往往就會跌個四腳朝天。研究團隊的目標，是要讓這些機器人在「沒有路標指引」的狀況下，也能自己找到安全又有效率的走法。
研究團隊提出的 LEGO-H 方法，就像替機器人裝了一套「健行腦袋」：能看遠景、顧腳下、調整身體，還能即時選擇跨、跳或繞。
這篇文章會告訴你：
- 為什麼「健行」是人形機器人的理想挑戰場
- LEGO-H 的雙層腦袋怎麼分工
- 它怎麼從「老師」身上學到自然的步伐
- 在模擬實驗裡出現哪些驚喜行為
為什麼讓人形機器人去健行？因為森林比實驗室更會考你 🌲🪵⛰️
對人類來說，健行是運動＋冒險；但對機器人來說，它幾乎是「魔王關卡」。
想像一下：
- 前方有顆倒木 🌳，要跨過還是繞？
- 石縫之間不規則 🪨，腳該怎麼落？
- 突然遇到斜坡 ⛰️，要快步、慢步還是跳？
這些情境對人腦來說是日常直覺，但對機器人卻是高難度挑戰。傳統做法把問題拆成兩塊：
- 導航：決定大方向（往哪走）
- 控制：決定小動作（怎麼走）
結果常出現「腦袋知道要往前，但腳卻沒辦法跟上」的狀況。
👉 LEGO-H 想要解決這個分裂，把「看、想、走」整合成一條訊號鏈。它要求機器人具備三大能力：
- 行走多樣性：走路之外，還得會跨、跳、傾身，同時保持平衡。
- 知覺覺察：讀懂三維地形，知道下一步落腳安全。
- 身體覺察：根據自己的體型與當下狀態，決定最合適的走法。
Mech Muse 觀點：健行對機器人來說，像是參加「綜合格鬥」比賽——得同時用腦、用眼、用腳。能在山林裡走得穩的機器人，才是真正能在現實世界「派上用場」的好夥伴。💼🗻
LEGO-H 怎麼動？斥侯幫你看前面，舞者負責踩當下 👀➡️🦶
LEGO-H 就像替機器人安裝了兩個角色：一個是「斥侯 🧙♂️」，專門負責看路；另一個是「舞者 💃」，專心踩穩每一步。
斥侯的正式名稱叫 TC-ViT（Temporal-Conditioned Vision Transformer，時間條件式視覺轉換器），它會同時讀取深度影像 📷、機器人自身的狀態 🤖，以及終點的方向 🧭，最後輸出兩樣東西：一個是短期的導航箭頭，另一個是濃縮環境與身體資訊的潛在向量。它的特別之處在於，能「抬頭看遠 👀」規劃方向，也能「低頭看近 🦶」關注腳下細節，就像一個登山者既要望向山口 ⛰️，又要小心腳下石縫 🪨。
TC-ViT 架構。三個關鍵組成部分： a) 一個以目標為導向的時間轉換器編碼器，用於讓機器人根據最終目標來感知周圍環境； b) 一個針對當前深度幀的平行處理過程，用來整合精確的空間資訊，以反映當前狀態； c) 一個週期性目標調適機制，用來整合視覺感知、目標資訊和本體感覺。
