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很想像你闭着眼睛在平坦的地面上行走。如果你脚下的坡度变化了，你很可能会调整姿势继续前进。从1950年代开始有一种理论，称我们可以通过中枢神经系统发送的动作指令来预测感觉会产生的结果。因此，我们可以区分出由自身运动引起的感觉和由外部刺激引起的感觉。当预期的感觉与感官输入不匹配时，我们会改变行为来进行补偿。

Schröder-Schetelig等人的研究表明，一个机器人行走者利用了这个理论来保持双脚的平衡。更确切地说，机器人使用神经网络（一种控制器）向髋关节和膝关节电机发送指令，以使机器人能够在平坦的地形上行走。这些电机指令然后被复制（输出传送到输入）并输入到第二个神经网络中，该网络捕捉机器人的内部模型。这个模型根据机器人的电机指令和当前状态预测机器人应该感受到的加速度。如果加速度大于预期值，机器人可能正在下坡，应该向后倾斜以减速。同样，如果加速度较低，机器人可能正在上坡，应该向前倾斜。向后和向前倾斜是通过移动代表机器人上半身的质量来进行的，该质量由第三个神经网络控制，该神经网络的输入是机器人的预测加速度和由加速计测得的加速度。

下面的视频中展示了对Runbot进行的实验，Runbot是一个23cm高的双足机器人，受限于1m半径的圆形路径上，并不能侧向移动。实验结果显示这个机器人成功地攀登了变化的斜坡。

未来，Schröder-Schetelig等人希望能够改进Runbot的内部模型，使其能够攀登更陡峭的斜坡，并适应新的和未知的环境。