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用国际模型练习机器狗:1小时学会走路、翻身和经过妨碍物
浏览: 44 发布日期:2022-07-21 13:52:51 | 作者:华体会手机在线登录

  新浪科技讯 北京时刻7月21日上午音讯,据英国《每日邮报》报导,美国加州大学伯克利分校的研讨人员近来发布了一款机器狗,能够在一小时内学会走路和翻身,乃至能经过特定的妨碍物。

  美国加州大学伯克利分校的研讨人员近来发布了一款机器狗,能够在一小时内学会走路和翻身,乃至能经过特定的妨碍物。

  在研讨人员发布的一段视频中,能够看到这只机器狗一开始只能在地上挣扎,四条腿不断在空中挥舞。但是,只是10分钟之后,它就能够走上几步了;一个小时后,它的脚步就变得轻松许多,乃至在被一位研讨人员用棍子推倒之后,还能自己翻身爬起来,持续导航并行走到预订方针。

  与许多机器人不同的是,研讨人员并没有事先在计算机模仿体系中向这个机器狗发布指令。丹尼尔·哈夫纳(Danijar Hafner)是美国加州大学伯克利分校的人工智能研讨者,他和搭档们使用强化学习的办法,对这个机器狗进行了练习。

  研讨人员使用了一种名为“Dreamer”的算法,使用曩昔的经历建立了一个实在国际的模型,供机器人学习。上图是机器人在30分钟的姿态。

  “一般状况下,机器人在计算机模仿体系中会经过很多的试错来学习,这比实时学习要快得多。”哈夫纳解释道,“在模仿中处理站立和行走等使命后,学习到的行为才会在一个物理机器上运转。但模仿无法捕捉实际国际的杂乱性,因此在模仿中体现杰出的行为或许无法处理实际国际中的使命。”

  一位与该研讨无关的科学家标明,强化学习将成为未来机器人控制的根底东西。上图是40分钟的机器人。

  在这项研讨中所用的机器学习类型,其实是经过奖赏机器在环境中采纳某些举动的方法,对其算法进行练习。哈夫纳和他的合作者——菲利普·吴(Philipp Wu)和亚历杭德罗·埃斯康特雷拉(Alejandro Escontrela)——使用了一种名为“Dreamer”的算法,能够依据曩昔的经历来构建一个实在国际的模型,并答应机器人进行试错运算。

  “Dreamer算法最近展现出巨大的远景,它能够经过在一个学习国际模型中拟定方案,从少数的互动中学习。”研讨人员在论文中写道,“学习一个国际模型来猜测潜在举动的成果,能够在幻想中进行方案,然后削减在实际环境中所需的试错次数。”该论文于近期宣布在预印本网站,没有经过同行评议。

  在机器狗学会走路后,它还能够学会习惯其他不行猜测的成果,比方被研讨人员用棍子戳倒。强化学习现已使机器人在棋类和电子游戏等方面大大超过了人类,但教会机器人在实际国际中做出正确的举动仍然极具应战性。归根到底,这是由于工程师们有必要依据科学家是否期望这种行为得到奖赏来进行编程。

  “将强化学习应用到实体机器人上是一个巨大的应战,由于咱们无法加速实际国际中的时刻,而机器人模仿器往往无法满足精确地捕捉实际国际。”研讨人员解释道。

  “咱们的项目标明,学习国际模型能够大大加速机器人在物理国际中的学习速度。这将使强化学习更接近于处理杂乱的自动化使命,比方制作和拼装使命,乃至是自动驾驶轿车。”

  研讨团队在论文中列举了这类技术所面对的其他妨碍,标明虽然Dreamer算法展现了很有远景的成果,但在硬件进步行长时刻的学习会给机器人形成磨损,或许需求人类的干涉或修正。上图中,机器狗正在经过妨碍物

  莱雷尔·平托(Lerrel Pinto)是纽约大学的计算机科学助理教授,致力于研讨机器人和机器学习,他弥补道:“机器人学家需求为他们期望机器人处理的每一个使命(或)问题进行这样的练习。”这将意味着很多的代码和一系列底子无法猜测的状况。

  研讨团队在论文中列举了这类技术所面对的其他妨碍。“虽然Dreamer算法展现了很有远景的成果,但在硬件进步行长时刻的学习会给机器人形成磨损,或许需求人类的干涉或修正。”他们在研讨摘要中写道,“此外,经过更长时刻的练习,咱们需求做更多的作业来探究Dreamer算法的极限和咱们的基线。”

  “终究,咱们以为,将快速实在国际学习和模仿器的优势潜在地结合在一起,以处理更具应战性的使命,将是一个影响深远的未来研讨方向,”研讨人员弥补道。

  哈夫纳期望未来能教会机器狗遵守人类的口头指令,或许还能在机器狗身上装置摄像头,让它具有视觉才能。经过这些改善,研讨人员期望这款机器狗终究能做到一些更典型的狗类行为,比方把丢出去的东西捡回来。

  在另一项独立进行的新研讨中,德国马克斯·普朗克智能体系研讨所(MPI-IS)的研讨人员开发了一款名为“Morti”的机器狗,它的脚上装置有传感器,能够经过一种包含传感器数据的杂乱算法轻松学习走路。

  德国马克斯·普朗克智能体系研讨所的科学家们使用算法练习了一款名为Morti的机器狗,使其学会走路

  “作为工程师和机器人学家,咱们期望制作一个具有动物相同的反射才能,并能从过错中学习的机器人,从中寻觅答案。” MPI-IS动态运动研讨小组的前博士生菲利克斯·鲁珀特(Felix Ruppert)在一份声明中说,“对一只动物而言,跌倒了能算是一个过错吗?假如只产生一次的话就不算;但假如它常常跌倒,那就是过错了。这就让咱们能以某种办法来了解机器人行走的状况。”

  机器狗Morti经过一种杂乱的算法来辅导自己进行学习。来自足部传感器的信息与机器脊髓模型的数据相匹配,而脊髓模型能够在机器人的计算机中作为程序运转。机器狗经过不断比较设定和预期的传感器信息、运转反射回路并调整其运动方法来学习走路。

  在2017年11月发布的一段视频中,美国波士顿动力公司初次展现了其开发的最先进的机器狗SpotMini。在此之前,该公司还发布了一款1.7米高的人形机器人,名为“Atlas”。此次发布的是机器狗Spot的“轻量级”新版本。

  视频中,这只机器狗在宅院里“撒欢似的”小跑。波士顿动力公司在其网站上写道:“Spot是一款小型的四足机器狗,很适用于办公室或家庭环境。”它的分量为25公斤,加上机械臂后的分量则为30公斤。

  该公司称,Spot是一款全电动机器狗,充电后能够运转约90分钟,详细时长取决于它在做什么。此外,Spot也非常安静,被波士顿动力公司称为其“制作的最安静的机器人”。Spot于2016年初次露脸,之前的一款迷你版Spot有一个可伸长的“脖子”,看起来非常奇怪。不过,在该公司之前的一段视频中,这款机器狗现已能够帮助做家务了。

  从这段视频中能够看到,机器狗走出了波士顿动力公司总部,进入了一栋住所。在那里,机器狗使用可曲折伸长的脖子将杯子放入了洗碗机,还把一个罐子扔进垃圾桶。有一次它踩到掉在地上的香蕉皮,摔了一跤,但使用可弹性的脖子,它又从头站了起来。

  波士顿动力公司标明,机器狗Spot装置有多种传感器,包含深度摄像头、固态陀螺(IMU)和四肢上的本体感觉传感器。这些传感器有助于机器狗的导航和运动操作。Spot还能够自主履行一些使命,但一般需求人类进行高档其他辅导。


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