機器人是如何模仿動(dòng)物行為，執行更復雜的動(dòng)作？谷歌這樣說(shuō)

自本田于2000年發(fā)布ASIMO機器人以來(lái)，在過(guò)去的二十年中，人類(lèi)機器人大大提高了其執行功能的能力，例如抓取物體和使用計算機視覺(jué)來(lái)檢測事物。盡管有這些改進(jìn)，但它們的行走，跳躍和執行其他復雜功能的能力像人類(lèi)一樣流暢的腿動(dòng)作一直是機器人專(zhuān)家的挑戰。

近年來(lái)，網(wǎng)絡(luò )安全專(zhuān)家、東方聯(lián)盟創(chuàng )始人郭盛華透露：“人工智能機器人學(xué)習和設計的新進(jìn)展是利用動(dòng)物行為的數據和見(jiàn)解，使有腿機器人能夠以更像人類(lèi)的方式運動(dòng)?！?/p>

谷歌和加州大學(xué)伯克利分校的研究人員在今年早些時(shí)候發(fā)表了研究成果，展示了一種機器人通過(guò)模仿來(lái)模仿狗的動(dòng)作來(lái)學(xué)習如何走路。單獨的工作表明，使用深度強化學(xué)習算法，機器人可以成功地通過(guò)反復試驗來(lái)學(xué)習自我行走。

模仿學(xué)習尤其已經(jīng)在機器人技術(shù)中用于各種用例，例如OpenAI 致力于通過(guò)模仿來(lái)幫助機器人抓取物體的工作，但是它在機器人運動(dòng)中的使用是新穎且令人鼓舞的。它可以使機器人獲取執行要學(xué)習的動(dòng)作的專(zhuān)家生成的輸入數據，并將其與深度學(xué)習技術(shù)結合使用，以更有效地學(xué)習動(dòng)作。

近期使用模仿和更廣泛的深度學(xué)習技術(shù)進(jìn)行的許多工作都涉及小型機器人，將相同功能應用于真人大小的機器人將面臨許多挑戰，但是這些進(jìn)步為改善機器人運動(dòng)性提供了創(chuàng )新的新途徑。

動(dòng)物行為的靈感也已擴展到機器人設計，諸如敏捷機器人公司和波士頓動(dòng)力公司等公司采用了力建模技術(shù)并集成了全身傳感器，以幫助他們的機器人更緊密地模仿動(dòng)物如何執行復雜的動(dòng)作。