使用機器學習技術使類似犬的機器人更靈活 更快速

瑞士機器人系統(tǒng)實驗室和德國及美國智能系統(tǒng)實驗室的研究團隊已經找到了一種將機器學習應用于機器人技術的方法，以使這些機器具有更高的能力。在他們發(fā)表在“ 科學機器人 ”雜志上的論文中，該小組描述了他們如何將機器學習應用于機器人技術，這樣做使得類似犬類的機器人更具靈活性和速度。

機器學習最近一直在新聞中，因為這樣的系統(tǒng)繼續(xù)在人類能力上崛起，為他們提供前所未有的能力。在這項新的努力中，研究人員試圖將一些相同的改進應用于一種名為ANYmal的狗式機器人 - 一種大型犬的大小不受限制的機器，它可以以非常類似真實動物的方式走動。ANYmal最初由機器人系統(tǒng)實驗室的一個團隊創(chuàng)建，并已商業(yè)化?，F在，該公司已經與智能系統(tǒng)實驗室合作，讓機器人能夠學習如何通過實踐來完成它所做的事情，而不是通過編程。

機器學習的工作原理是為系統(tǒng)設定目標，然后為其提供一種方法來測試實現這些目標的方法 - 在達到基準時不斷改進。測試一遍又一遍地進行，有時數千次。由于涉及許多因素(例如維持平衡所涉及的所有屬性)以及由于巨大的時間投入，因此對于機器人來說這樣的測試是困難的。在找到解決第一個問題的方法后，研究人員找到了解決第二個問題的方法。研究人員創(chuàng)造了一個可以在簡單的臺式計算機上運行的機器人虛擬版本，而不是通過其在現實世界中的學習方案進行ANYmal斗爭。

研究人員指出，允許機器人在虛擬化身中學習的速度比在現實世界中快1000倍。他們讓虛擬狗訓練自己長達11個小時，然后將結果下載到物理機器人。測試顯示該方法非常有效。ANYmal的新版本和改進版本更加敏捷(能夠阻止人類將其踢過來并且如果它確實下降就可以自行調整)并且運行速度提高了大約25%。