---
title: "Робот HOUND от KAIST: ИИ научил четвероногого бота выбирать стиль бега на ходу"
description: "🤖 Ученые KAIST создали ИИ, который научил робота HOUND самостоятельно выбирать стиль бега: от трота до галопа. 🚀 Машина развивает скорость до 22 км/ч и идеально преодолевает сложный рельеф, используя данные из симуляции. Это прорыв для спасательных и военных роботов."
date: 2026-07-16T14:22:00.000Z
lang: ru
url: https://xab.info/posts/robot-hound-kaist-ii-vybor-stilya-bezha
tags: [kaist, hound-robot, apt-rl, science-robotics, ai-robotics]
publisher: "XAB.info"
---

# Робот HOUND от KAIST: ИИ научил четвероногого бота выбирать стиль бега на ходу

![Команда исследователей KAIST с роботом HOUND в лаборатории, демонстрирующим возможности ИИ для выбора стиля бега](https://xab.info/media/2026/07/16/robot-hound-kaist-ii-vybor-stilya-bezha/robot-hound-kaist-ii-vybor-stilya-bezha-1.webp)

В мире робототехники произошел прорыв, который может кардинально изменить применение автономных машин в реальных условиях. Ученые из Корейского института науки и технологий (KAIST) разработали новую систему искусственного интеллекта, позволяющую четвероногим роботам самостоятельно выбирать оптимальный способ передвижения в зависимости от рельефа местности.

Технология, описанная в журнале Science Robotics, решает одну из главных проблем современной робототехники: неспособность машин плавно переключаться между разными режимами движения при встрече с непредсказуемыми препятствиями.

### Проблема «жестких» алгоритмов

Четвероногие роботы традиционно считаются более маневренными, чем колесные аналоги, особенно на пересеченной местности. Однако их потенциал часто ограничивался программным обеспечением. В реальных условиях — будь то лесная тропа, заваленная деревьями, или разрушенное здание — препятствия появляются хаотично.

Ранее инженерам приходилось создавать отдельные алгоритмы для каждого типа движения: ходьбы, бега или прыжков. Это делало невозможным естественное переключение между стилями. Робот либо не мог ускориться на ровном участке, либо терял стабильность при попытке быстро преодолеть неровность.

### Технология APT-RL: обучение без границ

Для решения этой задачи ученые применили метод APT-RL (Action Pretrained Transformer-based Reinforcement Learning). В переводе это означает «обучение с подкреплением на основе предварительно обученного трансформера действий».

Суть метода заключается в том, что робот сначала усваивает базовые двигательные навыки, а затем учится свободно комбинировать их в зависимости от ситуации. Это позволяет машине не просто выполнять заученные движения, а адаптировать их под текущие условия.

### Симуляция вместо реальности

Ключевым моментом разработки стала скорость генерации данных. Вместо того чтобы тратить месяцы на съемку движений реальных животных с помощью дорогих датчиков, ученые использовали компьютерное моделирование.

Всего за восемь минут компьютер сгенерировал 15,5 часов виртуальных тренировочных данных. На основе физических моделей движения и расчета траекторий ИИ прошел через тысячи виртуальных попыток и ошибок, научившись выбирать оптимальную стратегию поведения в трехмерном пространстве.

### Тесты в дикой природе

Новую систему управления опробовали на фирменном роботе KAIST HOUND. Машина оснащена 3D-камерой глубины и лазерным дальномером LiDAR, что позволяет ей сканировать рельеф и мгновенно адаптировать движения.

Тесты проходили не только в лаборатории, но и в естественных условиях — на территории кампуса и в лесу. Роботу предстояло преодолеть корни деревьев, ямы и опавшую листву.

Результаты превзошли ожидания:

    - Робот продемонстрировал рекордную мгновенную скорость в 6 метров в секунду (около 22 км/ч).

    - Машина самостоятельно меняла ход с трота (диагонального шага) на галоп или прыжки в зависимости от сложности маршрута.

    - Система управления позволила роботу сохранять баланс даже на самых сложных участках.

### Будущее автономных роботов

Разработчики убеждены, что созданный ими универсальный контролер станет базовой технологией для будущих физических роботов с ИИ. Такие машины могут быть привлечены к инспекции промышленных объектов, военным миссиям и ликвидации последствий природных катастроф, где условия местности часто непредсказуемы и требуют высокой адаптивности.