通過人類演示來教人形機器人不同的運動行為

近年來，全球許多研究團隊一直在開發和評估技術，以使腿式機器人實現不同的運動風格。訓練機器人像人或動物一樣走路的一種方法是讓它們分析并模擬真實世界的演示。這種方法稱為模仿學習。

蘇格蘭愛丁堡大學的研究人員最近設計了一個框架，用于訓練人形機器人通過人類演示像人一樣行走。在arXiv上預發表的一篇論文中提出的這個新框架將模仿學習和深度強化學習技術與機器人控制理論相結合，以實現人形機器人的自然運動和動態運動。

“我們著手研究的關鍵問題是如何將(1)機器人運動中的有用人類知識和(2)模仿人類的運動捕獲數據納入深度強化學習范例中，以更有效地提升有腿機器人的自主能力，” Chuanyu進行這項研究的研究人員之一，楊告訴TechXplore。我們提出了兩種將人類先驗知識引入DRL框架的方法。”

Yang和他的同事設計的框架基于獨特的獎勵設計，該設計使用人類步行的運動字幕數據作為訓練參考。另外，它利用了兩種專門的分層神經架構，即相功能神經網絡(PFNN)和模式自適應神經網絡(MANN)。