界面新闻■谷歌AI发布新研究：用更简单的方法让机器狗自由奔跑
采访人员 | 佘晓晨
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四足机器人也称机器狗 ， 是一种模仿狗的体型的机器人 。 最近几年 ， 随着机器人技术的发展 ， 机器狗的应用已经十分常见 ， 但想让它们和现实中的狗一样跑步仍非易事 。
尽管如今的机器人已经非常聪明 ， 但比起人造的机器人 ， 真正的动物的能力还是高得多——机器狗很难模仿真正的狗完成跑步这样的敏捷动作 。
但谷歌AI研究团队最近研究出了一个更为简单的方法 ， 让机器狗拥有自己跑步的能力 。
近日 ， 谷歌AI和加州大学伯克利分校合作进行了一项科研项目 ， 研究目标是找到一种自动且高效的方法 ， 将一只狗的敏捷行为（比如轻轻小跑或者旋转）复制到四足机器人身上 。
实际上 ， 这并不是科学家第一次研究怎么让机器人自动做出动物行为 。 但此项目的研究人员在博客文章中指出 ， 那些已有的培训过程通常“需要大量的专家看法 ， 且往往包含大量冗长的奖励调整机制 ， 从而能够得到预期的机器人技能 。 ”
而这种方法并不能很好地适应机器人的具体情况 ， 在这一过程中也必须要进行手动的调整 ， 使得机器人更接近真狗的动作 。 即使是一个极度仿真的四足机器人 ， 真狗的动作也不一定是机器人能够适应的 ， 因此机器人经常会出现跌倒、被锁定等多种失败的情况 。
谷歌AI的这个项目则在正常程序中添加了一些可控的混乱因素 ， 从而解决上述问题 。 这个方法的第一步是捕获真狗的动作 ， 同时仔细定位真狗的脚、关节等关键点 。 接着 ， 虚拟版本的机器人（也就是模拟机器人）会尝试自动模仿狗的运动 ， 不断学习这些动作 。
这一模型的核心是强化学习方法 ， 也就是通过奖励、激励机制完成目标的一种训练技术 。 参照动作生成之后 ， 强化学习算法将通过这些参照动作训练框架策略 ， 在模拟环境中把它们复制出来 。
本文插图
图片来源：公开论文
到这一步为止都还算顺利 ， 但当我们使用模拟结果来控制现实的机器狗时 ， 问题就出现了：现实世界并不是具有理想摩擦规则的二维平面 ， 这意味着未经修正的、基于模拟环境的动作会直接引导机器人进入地面 。
为了防止这种情况发生 ， 研究人员在模拟过程使用的物理参数中引入了随机性元素 ， 加入一些动作变量 ， 比如使虚拟机器人的重量更大、与地面的摩擦更大等 。
由此 ， 根据模型学习走路的机器人必须考虑各种细微的差异 ， 以及这些差异产生的复杂性 ， 包括如何抵消它们 。
学会适应随机性使这些行走动作在现实世界中更加稳定 ， 从而让机器狗模仿狗自由奔跑 ， 甚至更复杂的动作 ， 例如转弯和旋转 。 最关键的是 ， 完成这些动作无需人工干预 ， 只需要一些额外的虚拟训练 。
【界面新闻■谷歌AI发布新研究：用更简单的方法让机器狗自由奔跑】此外 ， 研究中使用的机器狗是一家初创公司宇树科技的“莱卡狗”（ Laikago） 。 宇树科技是一个成立于2016年的中国机器狗公司 ， 曾被媒体称为“中国的波士顿动力” 。 2019年8月 ， 宇树科技在其官网发布了 “莱卡狗”的视频 ， 视频显示 ， 8辆“莱卡狗”一起拖动了一辆载人面包车 。
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