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Google新开发一款AI系统,它可以“教”机器人模仿狗狗的动作

【人工智能网】

本周宣布的一篇预印本论文和博客文章显现,谷歌研究人员开发了一款可以进修和模拟动物的行动的AI体系,以给予机械人更大的天真性。该论文的合著者以为,他们的要领可以增进机械人的生长,从而让机械人可以完成生活中一些对天真性要求较高的使命,比方在多层堆栈和推行中间之间运输材料。

 

该团队的框架采纳动物(在本例中是狗)的行动捕获片断,并运用强化进修(reinforcement learning)来练习掌握战略,强化进修是一种经由过程嘉奖鼓励软件代办完成目的的练习手艺。

 

研究人员说,为该体系供应差别的参考活动,使他们可以“教”一个四足Unitree-Laikago机械人实行一系列行动,从疾速行走(速率高达每小时2.6英里)到腾跃和回身。

 

为了考证他们的要领,研究人员起首编制了一组实在的狗扮演种种妙技的数据集。(练习主要在物理模拟中举行,以便可以亲昵跟踪参考活动的姿态)。然后,经由过程运用嘉奖函数中的差别活动(形貌了行动者的行动体式格局),研究人员用约莫2亿个样本练习了一个模拟机械人来模拟活动妙技。

但模拟器一般只供应对实在天下的大略近似。为了处理这个问题,研究人员采纳了一种自顺应手艺,该手艺可以随机化模拟中的动力学,比方转变物理量,比方机械人的质量和摩擦力。运用编码器将这些值映射到数字示意(即编码),该数字示意作为输入传递给机械人掌握战略。当将该战略布置到实际的机械人上时,研究人员移除了编码器,并直接搜刮一组变量,这些变量使机械人可以胜利实行妙技。

 

该团队说,他们可以在约莫50个实验中运用不到8分钟的实在数据来使战略顺应实际情况。另外,他们还演示了实在的机械人进修模拟狗的种种行动,包含踱步和小跑,以及艺术家动画的关键帧行动,如动态腾跃回身。

 

“我们证实,经由过程应用参考活动数据,一种基于进修的要领可以自动合成掌握器,以完成有腿机械人的种种行动。”该论文的合著者写道。“经由过程将有用的范畴自顺应样本手艺整合到培训过程当中,我们的体系可以进修模拟中的自顺应战略,然后可以疾速将其应用于实际布置中。”

但是,这类掌握战略不是完美无缺的。因为算法和硬件的限定,它没法进修高度动态的行动(比方大的腾跃和奔驰),而且不如最好的手动设想掌握器那样稳固。(在5种情节中,每种要领统共举行15次实验,实际天下中的机械人在6秒后踱步时均匀下落;在5秒后向后小跑时均匀下落;在扭转时均匀下落9秒)。对此,研究人员示意,将继承革新掌握器的鲁棒性,并开发可以从其他活动数据源(如视频剪辑)进修的框架。

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