谷歌@谷歌的一项新研究，让机器狗小跑起来成为可能
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尽管机器人很能干 ， 能代替人类实现很多职能 ， 但自然形成的原始动物还是比他们好很多 。之所以这样说是因为 ， 他们很难直接从狗身上学会像狗一样去走路 。然而 ， 近期谷歌人工智能实验室的一项研究让这个环节变得容易多了 。
雷锋网(公众号：雷锋网)了解到 ， 这项研究是谷歌人工智能实验室与加州大学伯克利分校（UC Berkeley）一起合作进行的 ， 目的是找到一种能够高效、自动地将狗在轻快地小跑这种“敏捷行为”转移到四足机器人身上的方法 。这类事情以前就有人做过 ， 但正如研究人员的博客文章所指出的那样 ， 既定的培训过程往往“需要大量的专家洞察力 ， 而且通常涉及对每项所需技能漫长的奖励调整过程” 。
当然 ， 这个扩展和摸索的过程是非常不容易的 ， 甚至必要时需要配合手动调整以确保动物的动作能被机器人很好地模仿 。而即使是一个非常像狗的机器人实际上也不是狗 ， 而且狗的移动方式可能也不是机器人应该有的方式 ， 因为这会导致后者摔倒、被锁住或以其他方式失败告终 。
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谷歌人工智能项目通过在正常的秩序中添加一些可控制的混乱来解决这个问题 。通常情况下 ， 狗的动作会被捕捉 ， 像脚和关节这样的关键点会被仔细追踪 。在数字模拟中 ， 这些点将近似于机器人的点 ， 虚拟版的机器人试图用自己的动作来模拟狗的运动 ， 学习它的动作 。
到目前为止 ， 一切都很好 ， 但真正的问题是当你试图用模拟的结果来控制一个真正的机器人时 ， 现实世界并不是一个具有理想化的摩擦规则的二维平面 。不幸的是 ， 这意味着未经修正的基于模拟的步态会使机器人直接在现实中的地面开始行走 。
雷锋网了解到 ， 为了防止这种情况的发生 ， 研究人员在模拟中使用的物理参数中加入了随机因素 ， 使得虚拟机器人的重量更大 ， 或者电机更弱 ， 或者与地面的摩擦更大 。这使得描述如何走路的机器学习模型不得不考虑到如何抵消各种各样、微小的差异和它们在生产过程中造成的复杂情况 。
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【谷歌@谷歌的一项新研究，让机器狗小跑起来成为可能】学会适应这种随机性 ， 使得四足机器人学习走路的方法在现实世界中更加稳健 ， 可以模仿目标狗的行走 ， 甚至更复杂的动作 ， 比如转弯和旋转 ， 而不需要任何人工干预 ， 只需要一点额外的虚拟训练 。
当然 ， 如果需要的话 ， 手动调整仍然可以添加到混合中 ， 但就目前的情况来看 ， 这与以前完全自动完成的工作相比是一个很大的改进 。
而在另一个研究项目中 ， 另一组研究人员描述了一个机器人 ， 它可以自学走路 ， 同时充满了避免在指定区域外行走和在摔倒时自救的智慧 。有了这些基本的技能 ， 机器人就可以在不需要人工干预的情况下 ， 在训练区域内连续漫步 ， 学习相当不错的运动技能 。雷锋网
参考自：Google research makes for an effortless robotic dog trot
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