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「威锋网」通过观察狗的活动谷歌AI教会机器人行动


谷歌研究人员开发了一种 AI 系统 ， 该系统可以从动物的动作中进行学习 ， 从而赋予机器人更大的灵活性 ， 该机器人可以完成现实世界中的任务 ， 例如在多层仓库和履行中心之间运输物料 。
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本文插图

团队的框架采用了动物（在这种情况下为狗）的运动捕捉剪辑 ， 并使用强化学习（一种训练技术 ， 刺激软件代理通过奖励来完成目标）来训练控制策略 。他们说 ， 通过为系统提供不同的参考运动 ， 研究人员可以“教”四腿的 Unitree Laikago 机器人执行一系列行为 ， 从快速行走（每小时最高 2.6 英里的速度）到跳跃。
为了验证他们的方法 ， 研究人员首先汇编了具有各种技能的真狗的数据集 。 然后 ， 通过在奖励函数中使用不同的运动 ， 研究人员进行了约两亿次训练采样一个模拟机器人来模仿运动技能 。
但是模拟器通常仅提供真实世界的粗略近似情况 。 为了解决这个问题 ， 研究人员采用了一种自适应技术 ， 该技术可以随机化模拟中的动力学 ， 例如改变物理量 ， 机器人的质量和摩擦力 。 这些值使用编码器映射到数字表示形式（即编码） ， 该数字表示形式作为输入传递到机器人控制策略 。在将策略部署到实际的机器人时 ， 研究人员删除了编码器 ， 并直接搜索了一组变量 ， 这些变量使机器人能够成功执行技能 。
【「威锋网」通过观察狗的活动谷歌AI教会机器人行动】该团队说 ， 他们能够在大约 50 个试验中使用不到 8 分钟的真实数据来使策略适应实际情况 。 此外 ， 他们证明了现实世界中的机器人学会了模仿狗的各种动作 ， 包括快跑和慢跑 ， 以及一些关键帧动作 。


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