在机器人身上复制不同动物运动技能的系统

谷歌研究和加州大学伯克利分校的研究人员最近开发了一种模仿学习系统，可以使机器人中的各种敏捷运动行为成为可能。 他们的技术在ar Xiv上预先发表的一篇论文中提出，允许机器人通过模仿动物获得新的技能..

这项研究的实施者之一詹森·彭告诉TechXplore说：“这个项目建立在计算机图形学的一些先前的工作基础上，计算机图形学训练模拟人物通过模仿人类运动捕捉数据来移动。” “大多数这些技术主要应用于仿真，但在我们最近的项目中，我们迈出了第一步，将它们应用于真正的机器人。”

彭和他的同事最初训练了一个四条腿的机器人，在模拟的环境中模仿狗的动作和行走方式。 他们的系统是用一种被称为强化学习的方法，对真实狗记录的运动数据进行训练的。

“模拟训练的优点之一是速度很快，所以我们可以在几天内模拟几个月的训练，”彭解释说。 “一旦机器人接受了模拟训练，我们就可以利用在现实世界中收集的几分钟数据，将它所学到的东西适应真正的机器人。”

彭和他的同事使用的模仿学习方法比设计机器人控制器的更传统的技术更具可伸缩性。 事实上，他们的方法不是为机器人中试图复制的每一项技能设计一个新的控制器，而是简单地训练机器人来实现特定的运动风格，方法是向它们展示一些动物执行所需运动的例子。 然后，机器人可以通过观察这些例子自动学习新的运动技能。

彭和他的同事在一系列实验中评估了他们的方法，训练Likago，一种18度的F四足机器人，以复制不同的动物运动行为，包括不同的跑步、跳跃和转弯方式。 值得注意的是，他们的技术使机器人能够自动合成各种动物运动风格的控制器，有效地将它在模拟环境中学到的技能转移到现实世界中。

彭说：“对我们来说，最令人兴奋的结果是，同样的底层方法可以学到各种各样的技能，从步行到动态跳跃和转弯，所有在模拟中学到的技能也可以转移到一个真正的机器人上。” “这些模仿学习技术可以更容易地为机器人建立大量技能储备，使他们能够更灵活地移动和与现实世界互动。”

在未来，彭和他的同事开发的模仿学习系统可以在动物启发的机器人中实现更广泛的敏捷运动。 目前，他们的技术只能使用运动数据进行训练，但研究人员正在努力进一步发展它，以便它也可以从动物的视频中学习。

彭说：“我们现在有兴趣让机器人模仿不同类型的运动数据，比如视频剪辑。” “运动捕捉数据有时很难记录，特别是动物的数据，因为让狗进入mocap工作室可能很棘手。 如果我们能用手机记录一些我们希望机器人做什么的视频片段，然后让机器人学会如何自动复制这些技能，那就太好了。”