SuperAnimal：自动检测分析动物行为的专业模型

SuperAnimal是瑞士洛桑联邦理工学院（EPFL）的研究人员开发的一种新型动物运动模型，旨在提升复杂地形和拥挤环境下的机器人导航能力，已成功模拟了超过45种动物的奔跑和跳跃动作。

该模型的独特之处在于其能够学习预测环境状态以及执行适应性运动的策略，使得机器人能够在各种未知的物理条件下灵活地移动。通过观察这些运动，SuperAnimal可以展现出适用于不同地形的智能导航，克服了传统运动规划算法的局限。

SuperAnimal的设计目标是简化动物运动的建模过程，涵盖了包括地面运动和空中运动在内的各种运动方式。在地面运动方面，它能够模拟多种地形下的行走，并应对障碍物的干扰。

在空中运动部分，它可以模拟跳跃和飞行等复杂动作，涉及身体姿态的控制。

在环境感知方面，它能够利用传感器信息实时调整自身的运动策略，从而适应不断变化的环境条件。

总的来说，该研究有望为未来的机器人技术开辟新的可能性，例如提升搜救机器人的机动性以及物流机器人的适应能力。简而言之，无论是地面还是空中，SuperAnimal的模型都旨在提升机器人在复杂环境下的运动和导航能力，使其更具实用价值。

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2203.07436