记者 | 佘晓晨
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四足机器人也称机器狗，是一种仿照狗的体型的机器人。最近几年，跟着机器人技能的开展，机器狗的运用现已十分常见，但想让它们和实际中的狗相同跑步仍非易事。
虽然现在的机器人现已十分聪明，但比起人工的机器人，真实的动物的才能仍是高得多——机器狗很难仿照真实的狗完结跑步这样的灵敏动作。
但谷歌AI研讨团队最近研讨出了一个更为简略的办法，让机器狗具有自己跑步的才能。
近来，谷歌AI和加州大学伯克利分校协作进行了一项科研项目，研讨方针是找到一种主动且高效的办法，将一只狗的灵敏行为（比方悄悄小跑或许旋转）仿制到四足机器人身上。
实际上，这并不是科学家第一次研讨怎样让机器人主动做出动物行为。但此项意图研讨人员在博客文章中指出，那些已有的练习进程一般“需求很多的专家观点，且往往包含很多冗长的奖赏调整机制，然后能取得预期的机器人技能。”
而这种办法并不能很好地习惯机器人的详细状况，在这一进程中也必需要进行手动的调整，使得机器人更挨近真狗的动作。即使是一个极度仿真的四足机器人，真狗的动作也纷歧定是机器人可以习惯的，因而机器人常常会呈现跌倒、被确定等多种失利的状况。
谷歌AI的这个项目则在正常程序中添加了一些可控的紊乱要素，然后处理上述问题。这个办法的第一步是捕获真狗的动作，一同细心定位真狗的脚、关节等要害点。接着，虚拟版别的机器人（也悬殊仿照机器人）会测验主动仿照狗的运动，不断学习这些动作。
这一模型的中心是强化学习办法，也悬殊经过奖赏、激励机制完结方针的一种练习技能。参照动作生成之后，强化学习算法将经过这些参照动作练习结构战略，在仿照环境中把它们仿制出来。
图片来自：揭露论文
到这一步停止都还算顺畅，但当咱们运用仿照成果来操控实际的机器狗时，问题就呈现了：实际艰苦并不是具有抱负冲突规矩的二维平面，这在某种程度上预示着未经批改的、依据仿照环境的动作会直接引导机器人进入地上。
为防止这样的一种状况发作，研讨人员在仿照进程运用的物理参数中引入了随机性元素，参加一些动作变量，比方使虚拟机器人的分量更大、与地上的冲突更大等。
由此，依据模型学习走路的机器人有必要考虑各种纤细的差异，以及这些差异发生的杂乱性，包含怎么抵消它们。
学会习惯随机性使这些行走动作在实际艰苦中愈加安稳，然后让机器狗仿照狗自在奔驰，乃至更杂乱的动作，例如转弯和旋转。最要害的是，完结这些动作无需人工干预，只需求一些额定的虚拟练习。
此外，研讨中运用的机器狗是一家草创公司宇树科技的“莱卡狗”（ Laikago）。宇树科技是一个成立于2016年的我国机器狗公司，曾被媒体称为“我国的波士顿动力”。2019年8月，宇树科技在其官网发布了 “莱卡狗”的视频，视频显现，8辆“莱卡狗”一同拖动了一辆载人面包车。
