시각이나 촉각 센서 없이 계단을 오르내리고 울퉁불퉁한 환경 등에서 넘어지지 않고 움직이는 사족보행 로봇 기술.
사람이 수면 중 깨어서 깜깜한 상태에서 화장실을 갈 때 시각적인 도움이 거의 없이 보행이 가능한 것처럼, 블라인드 보행이 가능함.

지면과 로봇의 정보를 추정하는 상황(context) 추정 네트워크와 제어 명령을 산출하는 정책(policy) 네트워크로 구성.
상황추정 네트워크는 관성 정보와 관절 정보들을 통해 암시적으로 지면의 정보를, 명시적으로 로봇의 상태를 추정.
정책 네트워크에서 최적의 제어 명령을 산출.

상황추정 네트워크는 지도학습으로 학습, 정책 네트워크는 심층 강화학습 방법론인 행동자-비평자(actor-critic) 방식으로 학습
학습 과정에는 단 1시간 정도만 소요됨. 로봇에는 학습된 행동자 네트워크만 탑재.
주변 지형을 보지 않고 관성 센서(IMU)와 관절 각도의 측정치를 활용해 학습한 중 어느 환경과 유사한지 상상함.
추측된 지형 정보에 알맞은 제어 명령을 각 모터에 전달해 재빠른 적응 보행. 100분1초만에 판단.

실험실 환경뿐 아니라, 연석과 과속방지턱이 많은 대학 캠퍼스 환경, 나무뿌리와 자갈이 많은 야지 환경 등에서 보행가능.
0.3m/s의 느린 속도부터 1.0m/s의 다소 빠른 속도까지도 안정적인 보행이 가능.

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보스톤다이나믹스가 야지 보행하는거 만드는데 십년이상 걸린거 같은데..
작년에 미국 지잡대가 비슷한거 했었고

현장학습도 아닌 시뮬레이션 학습 1시간으로 끝!!.. 무시무시합니다.