谷歌Barkour四腳機器人 像狗狗一樣穿越障礙物
編譯／Elisa
隨著技術發展，四腳機器人的技能越讓人印象深刻，但要如何制定一個評斷能力的標準，Google近期就以狗狗障礙賽為靈感，提出了機器人訓練課程Barkour，藉此建立評估四腳機器人敏捷性和機動性的標準。由於評斷標準是以真實的狗狗能力為基礎，因此能精確衡量機器人與動物相比時的表現。
Barkour課程要求機器人在有限的時間，展示朝不同方向移動、在不平坦地形前行及跳過障礙物等一系列技能，並根據跨越障礙物的能力，以0到1的二進制做評分。測試環境約5X5公尺的長方形場地，設置連續障礙物、爬坡、跳板和踏板，測試條件也能根據機器人量身定制。
首先測試員使用強化學習方法，訓練每部機器人的專業運動技能，包括步行、爬坡和跳越。接著透過名為運動transformer策略(locomotion transformer policy)的機器學習模型，讓機器人執行並切換一遍所有技能，並能根據環境和自身狀態調整步態。為確保機器人的穩健性(robustness)，訓練員也靠還原策略(recovery policy)訓練機器人在過程中出現故障時，能快速恢復，好讓課程能在無人干預情況下繼續進行。透過這三項機器學習策略，四腳機器人就有足夠的敏捷性與適應力應付Barkour課程。
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