【热门】谷歌机器人自己学会走路，完全无需人工干预

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原标题:谷歌机器人学会自己走路，完全不需要人工干预

研究者的新研究取得了很大的进展，机器人可以学会走路而无需人工干预。 在几个小时内，仅依靠现在最先进的算法的微调，就成功地让四条腿的机器人学习了完全独立的前进和后退、左右转弯。

图|机器人在包括平地(上)、内存格式床垫(中)、拔出空的门板(下)在内的各种地形上学习自主步行(来源: arxiv )。

这项事业是基于一年前的研究，当时的研究小组首次发现了如何让机器人在现实世界中学习。

迄今为止，强化学习是在仿真环境中进行的，直到机器人的虚拟分身算法充分完善，安全动作为止。 然后把它引进真正的机器人。

这种方法有助于防止机器人在重复实验中损伤周围的环境，但需要容易建模的环境。 模拟在机器人脚下自然散落的沙砾和弹簧床垫需要很长时间，不值得。

基于这种情况，研究者决定从一开始就不通过在现实世界中训练来建模困难的环境。 他们设计了更高效的算法，减少了学习的实验次数，可以在两个小时内让机器人站起来走路。 由于实际环境有自然的变化，机器人也能迅速应对倾斜、楼梯、残疾平地等其他类似的环境。

但是，这个过程依然需要人类帮助机器人，数百次手动介入，谷歌Brain机器人运动队负责人、论文共作者谭杰(音译)说:“最初还不认为需要人工介入。”

于是他们开始处理这个新问题。 首先，他们限定了机器人可以搜索的地形，避免一次重复多重动作训练。 学习机器人前进的方法，到达限定地形的边缘后，开始学习改变方向，向后走的方法。

其次，研究者限制了机器人的训练动作，慎重地将反复跌倒造成的伤害降到了最小限度。 机器人不由得摔倒的时候，他们添加了另一个硬编码算法来帮助它站起来。

通过这些调整，机器人学会了在平地、记忆床垫、有间隙的垫子等几个不同的环境中自主行走的方法。 这个实验给将来的应用带来了可能性，有时机器人需要在没有人的情况下在摇滚和未知的地形上行走。

斯坦福大学的切尔西芬副教授( chelsea finn )说:“这项事业很令人兴奋。” 芬恩也为谷歌工作，但不参与这项研究。 “让这个过程不要人工介入真的不容易。 如果机器人能更自主地学习，就更有可能在我们生活的现实世界而不是实验室学习。 ”。

但是，现在的设置依赖于机器人上方的运动捕捉系统，也注意到明确了其位置。 这在现实世界中是不可能的。

其次，我希望他们的算法适用于不同种类的机器人，或者多个机器人可以在同一个环境中学习。 谭杰相信解读机器人的运动能力是解锁越来越多有用的机器人的关键。

他说:“很多地方是为人类做的，我们用脚走路。” “机器人不用脚的话，就不能在人类的世界里行走。 ”。

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