对于大多数人来说，眼睛是居家旅行必备。但盲人可能需要依靠多方位感知，比如听觉等。这如果换算到机器人身上，就意味着安装各种传感器，给予它们“视觉”。可是，盲人没有视觉可以继续生活，机器人要是没了“视觉”，还能正常工作吗？在机器人界，流传着这么一句话，你们人类做得到的事，我们机器人也都能做到。于是，这个由俄勒冈州立大学动态机器人实验室于2017年完成的“盲人机器人”Cassie就诞生了。
Cassie到底有多“盲”呢？研究人员表示，Cassie在爬楼梯的时候，没有使用任何计算机视觉或传感器技术，而是完全依赖于Cassie的“本体感受”或身体意识，向上或向下移动，就像人类一样。在俄勒冈州立大学，“盲人”Cassies进行了上下楼梯、在不平坦路面行走的训练，结果显示，在10个试验中，Cassies上楼梯的成功率是80％，下楼梯的成功率达到了100％。
最近发表于ARXIV上发布的一篇论文中，研究人员解释到，Cassie可以在楼梯上测试前，工程师们对其进行了虚拟培训，使用了一种称为“从模拟到真实的强化学习”技术。更靠近人类行走模式的Cassie机器人研究人员表示，机器人爬楼梯已经不是什么新鲜事儿了，只要给机器人安装上摄像机，利用计算机视觉，机器人也能和人类一样上下楼梯自如。
但现实情况并非总是如此理想，比如在灯光昏暗的时候，输入的视觉数据可能就不是最优解。因此，他们希望开发Cassie这种仅使用“本体感受”或身体意识，来行走或者上下楼梯的机器人，也就是说，更靠近人类行走的方式。这也不是Cassie第一次进行类似的行走训练了，不过之前大多是在平地上或小坡上。如今，研究人员发现，通过随机的交互训练，也足以让Cassie学习稳健的行走方式。用于训练的楼梯是随机的。
每组楼梯有1到8个单独的台阶，每级台阶的高度在10厘米到21厘米之间，或24厘米至30厘米之间。小量的噪音（±1厘米）被加入到系统中，这样台阶就不会完全统一。在这样的情况下，研究人员仍然发现，Cassie可以轻而易举地上下楼梯，尽管下楼梯的时候会出现两步并作一步的情况，但就整体表现和其平稳程度来看，都是相当值得鼓励的。
在俄勒冈州立大学的一小段阶梯的实验中，Cassies上下楼均有不俗的表现，在10次反复测试中，Cassies上楼梯的成功率是80％，下楼梯的成功率达到了100％。研究人员表示，据他们所知，这是双足人型机器人的第一个控制器（controller），其能很好地支持机器人通过“本体感受”穿越于现实世界的楼梯及其他类似的干扰中。
当然，Cassie也存在一些限制，比如它需要保持恒定的速度，如果在楼梯上太快或太慢，都会让机器人不知所措。该小组写道：“这项工作证明了‘盲人机器人’惊人的运动能力，但也留下了问题，即它们的极限在哪。”从科学演示到实用性，Cassie的迭代之路尚未停止。Cassie由俄勒冈州立大学的动态机器人实验室于2017年开发。
从上面的图片中可以看出，Cassie没有“头”，其臀部具有三个自由度，允许双腿向前和向后移动，还可以同时旋转。此外，Cassie的动力式脚踝使它可以无需踱步就能长时间地站立就位。
Cassie的项目组由红极一时的双足机器人ATRIAS的开发人员组成，其开发公司Agility Robotics联合创始人Jonathan Hurst表示，Cassie是下一代机器人，旨在吸收从ATRIAS项目中学到的所有知识，并将其构建到功能更强大，更实用的平台中。ATRIAS是第一台展示人的步态动力学，并实现弹簧质量行走的机器人，其可再现人的行走的地面反作用力和质心运动。
但是，除了这些科学演示以外，ATRIAS没有其他的实用价值。其实，在ATRIAS的设计中，还存在很多未知数。研究人员从ATRIAS过程中学到了一些关键知识，比如，ATRIAS上的支腿配置为4杆联动装置，部分目的是为弹簧质量模型实施产生最小的惯性。但是，这种配置会导致一台电动机在另一台电动机上起制动器的作用，电动机内部会产生大量功率循环。
经过分析，研究人员所开发出的Cassie的特定腿部配置，能够使电机体积更小，并且效率比ATRIAS高得多。密歇根大学工程学教授Jessy Grizzle获得了首批Cassie机器人的使用权，根据使用体验，他对Cassie的耐用性尤其兴奋，“Cassie很坚固，它是专为实验机器人的艰苦生活而设计的。原则上，我们不必使用任何类型的安全门架，这使得我们能够将机器人带到野外去”。
正如Cassie本就设计为一种实用机器人一样，Cassie会出现于搜索和救援以及救灾等各种紧急危险场景，同时，Cassie也能担任快递小哥的职位，进行送货上门的服务。Hurst表示，手臂和传感器也即将安装到Cassie身上，这将使Cassie能够跌倒后自行站起来，并且公司还在致力于研究远程VR式的呈现。
如今社会上很多空间的设计都是为了服务以人类为代表的双足运动，也就是说，如Cassie般的双足机器人可能会成为未来最有价值也最可靠的机器人模型。我们也非常期待看到更多服务社会的双足机器人迈着稳健的步伐走来。