蛇形機器人在複雜環境中的運動控制一直是機器人領域的核心挑戰之一，尤其是在流體粘度隨時間或空間動態變化的場景中。傳統的控制方法通常依賴於預先定義的數學模型和固定引數，難以線上適應環境的變化，因此在實際應用中往往效能受限。來自東京大學的研究團隊（Tsuyoshi Kimoto等人）在arXiv上預發表了一篇論文，提出利用深度強化學習（DRL）來突破這一瓶頸。該研究已被提交至學術期刊，詳細展示了DRL在機器人自適應運動中的巨大潛力。
研究團隊將蛇形機器人的運動任務建模為部分可觀測馬爾可夫決策過程（POMDP）。這是因為在實際部署中，機器人通常無法直接測量流體的粘度或其他動力學屬性，而只能依賴於本體感覺感測器（如關節角度、角速度、扭矩等）的反饋。這種資訊的不完整性使得傳統控制方法難以實現最優效能。為了克服這一限制，研究者採用了一種非對稱Actor-Critic框架。該框架在訓練階段利用物理模擬器中可獲得的完整狀態資訊（即“特權資訊”，包括真實的粘度值、流場速度等）來訓練一個教師策略。隨後，透過知識蒸餾技術，將教師策略的決策能力遷移到一個僅依賴本體感覺感測器的學生策略中。這樣，學生策略無需直接感知流體特性，就能在真實環境中實現類似的自適應行為。
模擬實驗覆蓋了從10^{-7}到10^{-2} m^2/s的廣闊動態粘度範圍，幾乎涵蓋了從低粘度液體到高粘度流體的大多數實際場景。實驗結果顯示，經過DRL訓練的智慧體自主演化出了非正弦波形的自適應步態。與傳統的正弦波控制方法相比，這些步態將推進速度提升了約30%，同時顯著提高了運輸效率。更重要的是，這些步態能夠根據粘度的變化自動調整波形的頻率、振幅和相位關係，從而突破了傳統運動學控制方法的固有效能極限。
該研究的核心意義在於，它證明了透過隱含環境推理和特權資訊蒸餾，蛇形機器人可以在不依賴專用流體感測器的前提下，適應難以預測的流體動力學環境。這種方法不僅降低了硬體成本和複雜度，還為在複雜流體環境下工作的機器人提供了新的控制正規化。未來，這一技術有望應用於水下探測、管道內壁檢測、災難救援等需要靈活運動的場景。研究團隊表示，他們將在不久的將來在真實的蛇形機器人平臺上驗證這些模擬結果，並進一步擴充套件演算法以應對更復雜的動態環境，如湍流或多相流。這項研究為將深度強化學習應用於實際機器人系統提供了寶貴的經驗和理論基礎。