使用机器学习技术使类似犬的机器人更灵活 更快速

瑞士机器人系统实验室和德国及美国智能系统实验室的研究团队已经找到了一种将机器学习应用于机器人技术的方法，以使这些机器具有更高的能力。在他们发表在“ 科学机器人 ”杂志上的论文中，该小组描述了他们如何将机器学习应用于机器人技术，这样做使得类似犬类的机器人更具灵活性和速度。

机器学习最近一直在新闻中，因为这样的系统继续在人类能力上崛起，为他们提供前所未有的能力。在这项新的努力中，研究人员试图将一些相同的改进应用于一种名为ANYmal的狗式机器人 - 一种大型犬的大小不受限制的机器，它可以以非常类似真实动物的方式走动。ANYmal最初由机器人系统实验室的一个团队创建，并已商业化。现在，该公司已经与智能系统实验室合作，让机器人能够学习如何通过实践来完成它所做的事情，而不是通过编程。

机器学习的工作原理是为系统设定目标，然后为其提供一种方法来测试实现这些目标的方法 - 在达到基准时不断改进。测试一遍又一遍地进行，有时数千次。由于涉及许多因素(例如维持平衡所涉及的所有属性)以及由于巨大的时间投入，因此对于机器人来说这样的测试是困难的。在找到解决第一个问题的方法后，研究人员找到了解决第二个问题的方法。研究人员创造了一个可以在简单的台式计算机上运行的机器人虚拟版本，而不是通过其在现实世界中的学习方案进行ANYmal斗争。

研究人员指出，允许机器人在虚拟化身中学习的速度比在现实世界中快1000倍。他们让虚拟狗训练自己长达11个小时，然后将结果下载到物理机器人。测试显示该方法非常有效。ANYmal的新版本和改进版本更加敏捷(能够阻止人类将其踢过来并且如果它确实下降就可以自行调整)并且运行速度提高了大约25%。