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  • 花最少的钱,训超6的机器人:谷歌大脑推出机器人强化学习

      想要在现实世界的机器人身上探索强化学习(RL),并非易事。
     
      首先,你得拥有类似这样的机器人平台:
     

     
      而像这样的一只PR2,售价高达40万美元(约合人民币286万元)。
     
      这就足以让很多刚刚起步,或者正想涉足RL/机器人学研究的小型实验室望而却步了。
     
      不过现在,谷歌正在试图让这件事变得更简单,更便宜。
     
      比如这样一只三指机器人:
     

     
      价格仅3500美元(约合人民币2.5万元)。
     
      还有这样一只四足机器人:
     

     
      价格4200美元(约合人民币3万元)。
     
      并且,还有相应的开源代码,和精心设计的基准测试作为配套。
     
      这就是谷歌的ROBEL基准。这项研究登上了CoRL 2019。
     
      ROBEL
     
      ROBEL由两只机器人组成,适用于不同的强化学习研究任务。
     
      三指手形机器人,名为D’Claw,擅长学习灵巧操作任务。
     

     
      D’Claw执行任务的过程中有三种常见的操纵行为。
     
      姿势,适应不同环境的形状。
      旋转,将物体旋转到指定的角度。
      以及拧紧。
      四足机器人,名叫D’Kitty,是只小猫咪,擅长学习敏捷移动。
     

     
      它的三种基准测试动作,是站立,定向和行走。
      机器人的设计都基于现成的组件和常用的原型制作工具(3D打印或激光切割),模块化,易于组装,易于维护。
     
      即使你对硬件并不在行,也仅需要几个小时的时间,就能构建完成。
     
      ROBEL还为所有这些基准测试任务提供了模拟器,有助于研究人员进行算法开发和快速原型设计。
     

     
      可复现,很鲁棒
     
      听上去便宜好用的ROBEL,到底靠不靠谱呢?
     
      迄今为止,谷歌已经对其进行了长达14000多个小时的训练。
     
      实验证明,ROBEL能够胜任多种机器学习算法。
     

     
      并且,两个不同的实验室分别对ROBEL进行了“试用”。仅使用ROBEL的设计文件和装配说明,两个实验室都成功复现了ROBEL的两个硬件平台。
     
      两个实验室都对自己组装起来的ROBEL进行了基准任务测试。
      两条训练曲线几乎重合。也就是说,在不同地点建造的两只机器人,不仅表现出了相似的训练进度,并且最终都收敛到了同一性能水准。
     
      还真是便宜又好货啊。
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