會爬樓梯還能「自救」！新加坡研究團隊開發機器人跌倒防護AI系統

機器人爬樓梯不再怕摔！SUTD 開發強化學習防跌系統

新加坡科技設計大學（Singapore University of Technology and Design, SUTD）研究團隊近日發表一項創新成果，開發出一套基於**強化學習（Reinforcement Learning）**的安全系統，專門針對能夠在樓梯間移動的服務型機器人，教導其在跌倒瞬間自動執行防護姿態，大幅降低摔落造成的損壞風險。

樓梯場景是自主機器人部署的最大挑戰之一

對於自主移動機器人而言，樓梯一直是最具挑戰性的環境之一。不同於平坦地面，樓梯的階梯高度差、角度變化與邊緣不規則性，都大幅增加了機器人失去平衡的可能性。一旦機器人在樓梯上跌倒，不僅可能造成機體嚴重損壞，還可能對周遭人員或設施帶來安全威脅。

強化學習讓機器人學會「跌倒自救」

SUTD 研究團隊的解決方案是透過強化學習演算法，讓機器人在模擬環境中反覆經歷各種跌倒情境，從中學習如何在失去平衡的瞬間調整自身姿態，類似於人類跌倒時本能地伸手撐地或調整身體重心的動作。這套系統能讓機器人在偵測到即將跌倒時，快速做出「自我保護」反應，有效減輕碰撞衝擊力。

推動服務型機器人實際部署

這項技術的突破，有望加速服務型機器人在多層建築中的實際應用，包括大樓巡檢、物品配送、長照服務等場景。隨著機器人在複雜環境中的安全性提升，未來將有更多自主機器人能走出實驗室，真正進入人們的日常生活空間。

此研究再次證明，AI 與強化學習技術不僅能提升機器人的運動能力，更能為其建立關鍵的安全防護機制，是推動自主機器人產業發展的重要里程碑。

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