來自臉書、柏克萊大學和卡內基美隆大學的研究人員，開發了一種稱為的技術，能夠讓有腿可行走的機器人，即時且智慧地適應地形和路面材質，在各種路況中行走。RMA採用兩種子系統組合，其一是以增強學習訓練的基本政策，另一個則是經監督式學習訓練的適應性模組，該方法展示了智慧代理在不使用視覺輸入的情況下，有能力適應環境，像是突然增加負重，或是在不同摩擦力的路面行走。
人類可以輕鬆地在岩石、泥濘、厚地毯，甚至是跳床上行走，透過調整肌肉和腳踝角度適應各種路況，甚至可以攜帶各種形狀、大小和重量的物體。而機器人要擁有跟人類一樣的行走能力，也需要適應各種表面的能力，並且可以攜帶各種物體，即便過去從未接觸過這些條件，機器人要能避免跌倒，在數分之一秒內快速反應。
臉書RMA機器人行走能力全靠學習而來
研究人員提到，有腿的步行機器人到目前為止，開發人員需要依照環境，以幾乎完全人工撰寫程式碼的方式，來指引機器人在環境中移動，但是要真正適應現實世界無限變化的唯一方法，便是要教機器人，能以類似人類的方式學習適應，要賦予機器人這種適應現實世界能力，需要在虛擬世界中，經過數百萬次的模擬訓練。
RMA是第一個完全基於學習的系統，透過探索和世界互動，使得機器人可以從頭開始適應環境，RMA使用端到端學習，直接輸出關節位置，不依賴預定義的腿部運動或是其他控制原語。然而，這些先在虛擬環境中模擬學習的機器人，在部署到現實世界的時候，會出現許多挑戰，模擬器中的模型與實際機器人通常會有些微不同，像是在發送訊號到驅動器時，可能存在微小的延遲，又或是腳上的磨損可能讓路面走起來不那麼滑，甚至是關節的角度可能偏離百分之一度。
研究人員提到，物理世界本身就存在複雜性，在自由空間中運動的剛體，無法在模擬器中被精確捕捉，特別像是床墊或是泥巴表面，在接觸的時候會變形。在模擬中的標準化環境，到了現實世界變得多樣且複雜，當考慮到室內或是室外環境的時候更是如此，現實世界的環境條件不停改變，這也讓步行機器人掌握現實環境更加困難。
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RMA技術由兩非同步運作的子系統組合而成
RMA使用兩個子系統來克服這些挑戰，分別是基本政策和適應模組。基本政策在增強學習中模擬學習，使用精心設置的環境資訊，像是模擬更滑或是較不滑的地面，以及不同坡度的斜坡等，使得機器人可以在不同的外在因素中，學習正確地控制身體。
但是無法只用基本政策來部署機器人，因為在訓練基本政策的時候，無法得知機器人在現實世界時，所會遭遇到的外在因素，所以必須仰賴機器人，自學在自己動作下所產生的資訊。研究人員提到，關節實際運動和命令的預期運動，兩者存在的差異取決於外在因素，像是位於機器人腿部的障礙物，會阻擋機器人的腿無法移動，但也會提供有關地面高度的資訊，同樣，柔軟的表面，腿會因為下沉延伸的更遠，而在堅硬的表面反應又不同。
因此機器人遇到模擬之外的外在因素，就必須要使用由監督式學習所訓練的適應模組，以根據機器人最新的歷史狀態來進行預測。透過結合基本政策和適應模組，機器人可以在數分之一秒的時間，快速適應新條件。這兩個子系統可以平行並且以非同步的方式順暢運作，基礎政策運算較快，自適應模組運算較慢，以非同步的節奏執行兩個子系統，可讓機器人使用小型機載電腦運算RMA，基礎政策可以讓機器人以較高的頻率行走，而自適應模組則可以在準備好時，以較低的頻率發送指令。
實驗證明，支援RMA的機器人可以成功穿越幾個具有挑戰性的環境，像是沙灘、泥濘、高草或是泥土堆，性能比沒有支援RMA的機器人好上許多，而且甚至等於或優於人工編寫控制器的Unitree機器人。RMA機器人在這些路況環境中試驗沒有失敗過，而下樓梯的成功率達到70％，穿過鵝卵石等難走的地面，成功率也達到80％。RMA機器人也能夠以很高的成功率，負荷與自身體重相當的物體行走。
RMA機器人展示了先進的機器人技術，可以在現實世界中部署新型、高性能且適應性強的步行機器人，同時也展示了人工智慧技術正改變機器人領域的研究，完全依賴學習的機器人，可以使用更便宜更不精確的硬體，這將能夠大幅降低機器人的成本。
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