这个新的Dribblebot可以学习如何运球一个足球和拯救生命

麻省理工学院计算机科学和人工智能实验室的研究人员(CSAIL)和不可思议人工智能实验室创建了一个新的名为“DribbleBot的四足机器人。”,而机器人参加足球活动,比如RobotCup而设计的,其目的是不限于运动。

背后的团队声称“DribbleBot”四足机器人可以处理各种表面,包括砾石、草、沙、雪,路面,甚至可以接本身如果它使用新员工培训计算机和遥感的结合。

麻省理工学院拥有相同的机器人动作技巧作为一个人(如果人类有四条腿),由于先进的技术,如机器学习,机载传感器、致动器、相机、和计算能力。

掌握其盘带技巧,“DribbleBot”经历了广泛的练习,就像人类的足球运动员。然而,而不是依赖体能训练,机器人使用计算机模拟训练。

最初,“DribbleBot”不懂如何运球球。相反,它接收成功时正强化和负强化的时候失败。这种方法使机器人来确定它的腿的顺序应该发挥力量,最终导致成功的运球。

”这种强化学习方法的一个方面是,我们必须设计一个好的奖励,以促进机器人学习成功的盘带行为,”麻省理工学院博士生加布马戈利斯说,与Yandong Ji共同工作,在可能的AI实验室研究助理”。一旦我们设计的奖励,那么它对机器人的练习时间:实时,这几天,在模拟器,数以百计的天。随着时间的推移得到更好的学习,更好地操纵足球比赛所需的速度,”他补充道。

踢一个足球机器人构成了一组独特的挑战。与人类不同的是,机器人必须考虑球的摩擦和阻力与地面相互作用,这不同于它的腿与地形交互。因此,机器人必须同时处理自己的动作和球的轨迹。

“DribbleBot”改进并不是只是为了好玩和游戏;他们也可以有一些对社会现实的好处。

“如果你看看今天,大多数机器人轮式。但是想象一下,有一个灾难场景中,洪水或地震。我们想让机器人帮助人类在搜救过程中,“Pulkit Agrawal, CSAIL的首席研究员和不可思议人工智能实验室主任说。发展中算法腿机器人“我们的目标是提供自主权在挑战和复杂的地形,目前的机器人系统,”他补充道。