在機器人中重現不同動物運動技能的系統

Google Research和加州大學伯克利分校的研究人員最近開發了一種模仿學習系統，該系統可以在機器人中實現多種敏捷運動行為。他們的技術發表在arXiv上的一篇論文中，該技術使機器人可以通過模仿動物來獲得新技能。

進行這項研究的研究人員之一賈森·彭(Jason Peng)對TechXplore表示：“該項目建立在計算機圖形學的一些先前作品的基礎上，該圖形學通過模仿人體運動捕捉數據來訓練模擬角色來移動。” “這些技術大多數主要用于仿真，但是在我們最近的項目中，我們邁出了將其應用于真實機器人的第一步。”

Peng和他的同事最初訓練了一個四足機器人，以模仿狗在模擬環境中的運動和行走方式。他們的系統使用一種稱為強化學習的方法，對從真實狗身上記錄的運動數據進行了訓練。

Peng解釋說：“在模擬中進行訓練的優點之一是它非常快，因此我們可以在幾天內模擬數月的訓練。” “一旦對機器人進行了模擬訓練，我們就可以使用在現實世界中收集到的幾分鐘數據，將其學到的東西應用于真正的機器人。”

Peng和他的同事采用的模仿學習方法比設計機器人控制器的傳統技術更具擴展性。實際上，與其為一個機器人試圖復制的每種技能設計一種新的控制器，他們的方法還可以通過向動物展示一些動物執行期望動作的示例，簡單地訓練機器人以實現特定的運動風格。然后，機器人只需觀察這些示例即可自動學習新的運動技能。