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机器人@Google新开发一款AI系统，它可以“教”机器人模仿狗狗的动作


本周发表的一篇预印本论文和博客文章显示 ， 谷歌研究人员开发了一款可以学习和模拟动物的动作的AI系统 ， 以赋予机器人更大的灵活性 。 该论文的合著者认为 ， 他们的方法可以促进机器人的发展 ， 从而让机器人能够完成生活中一些对灵活性要求较高的任务 ， 例如在多层仓库和履行中心之间运输材料 。
该团队的框架采用动物（在本例中是狗）的动作捕捉片段 ， 并使用强化学习（reinforcement learning）来训练控制策略 ， 强化学习是一种通过奖励激励软件代理完成目标的训练技术 。
研究人员说 ， 为该系统提供不同的参考运动 ， 使他们能够“教”一个四足Unitree-Laikago机器人执行一系列行为 ， 从快速行走（速度高达每小时2.6英里）到跳跃和转身 。
为了验证他们的方法 ， 研究人员首先编制了一组真实的狗表演各种技能的数据集 。 （训练主要在物理模拟中进行 ， 以便能够密切跟踪参考运动的姿势） 。 然后 ， 通过使用奖励函数中的不同运动（描述了行为者的行为方式） ， 研究人员用大约2亿个样本训练了一个模拟机器人来模拟运动技能 。
机器人@Google新开发一款AI系统，它可以“教”机器人模仿狗狗的动作
本文插图

但模拟器通常只提供对真实世界的粗略近似 。 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 ， 例如机器人的质量和摩擦力 。 使用编码器将这些值映射到数字表示（即编码） ， 该数字表示作为输入传递给机器人控制策略 。 当将该策略部署到实际的机器人上时 ， 研究人员移除了编码器 ， 并直接搜索一组变量 ， 这些变量使机器人能够成功执行技能 。
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 ， 他们还演示了真实的机器人学习模仿狗的各种动作 ， 包括踱步和小跑 ， 以及艺术家动画的关键帧动作 ， 如动态跳跃转身 。
“我们证明 ， 通过利用参考运动数据 ， 一种基于学习的方法能够自动合成控制器 ， 以实现有腿机器人的各种行为 。 ”该论文的合著者写道 。 “通过将有效的领域自适应样本技术整合到培训过程中 ， 我们的系统能够学习模拟中的自适应策略 ， 然后可以快速将其应用于实际部署中 。 ”
然而 ， 这种控制策略不是十全十美的 。 由于算法和硬件的限制 ， 它无法学习高度动态的行为（例如大的跳跃和奔跑） ， 并且不如最佳的手动设计控制器那样稳定 。 （在5种情节中 ， 每种方法总共进行15次试验 ， 现实世界中的机器人在6秒后踱步时平均下降；在5秒后向后小跑时平均下降；在旋转时平均下降9秒） 。 对此 ， 研究人员表示 ， 将继续改进控制器的鲁棒性 ， 并开发可以从其他运动数据源（如视频剪辑）学习的框架 。 （雷锋网雷锋网）
注：本文由雷锋网编译自venturebeat
原文链接：
【机器人@Google新开发一款AI系统，它可以“教”机器人模仿狗狗的动作】https://venturebeat.com/2020/04/03/googles-ai-learns-motions-from-dogs-applies-to-real-world-robot/


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