Google Research和加州大學伯克利分校的研究人員最近開發(fā)了一種模仿學習系統(tǒng)，該系統(tǒng)可以在機器人中實現(xiàn)多種敏捷運動行為。他們的技術發(fā)表在arXiv上的一篇論文中，該技術使機器人可以通過模仿動物來獲得新技能。

進行這項研究的研究人員之一賈森·彭(Jason Peng)對TechXplore表示：“該項目建立在計算機圖形學的一些先前作品的基礎上，該圖形學通過模仿人體運動捕捉數(shù)據(jù)來訓練模擬角色來移動。” “這些技術大多數(shù)主要用于仿真，但是在我們最近的項目中，我們邁出了將其應用于真實機器人的第一步。”

Peng和他的同事最初訓練了一個四足機器人，以模仿狗在模擬環(huán)境中的運動和行走方式。他們的系統(tǒng)使用一種稱為強化學習的方法，對從真實狗身上記錄的運動數(shù)據(jù)進行了訓練。

Peng解釋說：“在模擬中進行訓練的優(yōu)點之一是它非?？?，因此我們可以在幾天內模擬數(shù)月的訓練。” “一旦對機器人進行了模擬訓練，我們就可以使用在現(xiàn)實世界中收集到的幾分鐘數(shù)據(jù)，將其學到的東西應用于真正的機器人。”

Peng和他的同事采用的模仿學習方法比設計機器人控制器的傳統(tǒng)技術更具擴展性。實際上，與其為一個機器人試圖復制的每種技能設計一種新的控制器，他們的方法還可以通過向動物展示一些動物執(zhí)行期望動作的示例，簡單地訓練機器人以實現(xiàn)特定的運動風格。然后，機器人只需觀察這些示例即可自動學習新的運動技能。