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。

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。(示意圖/123RF)

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。

資料來源:Interesting Engineering

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