谷歌工程师使用真狗开发机器人敏捷课程

感觉几乎每隔一周左右，就会有人的四足机器人获得另一项令人印象深刻（有时令人恐惧）的能力或技巧。但尽管波士顿动力 Spot 机器人的新功能很酷，但在尚无任何行业标准指标的情况下，很难可靠地将新开发的技能与其他技能进行比较。

谷歌的一个研究科学家团队意识到了这一点，他们计划通过他们新系统简化评估流程，这个系统既巧妙又显而易见：机器人障碍赛类似于狗敏捷性比赛。是时候让这些机器人肢体得到锻炼，为 Barkour 的下一代四足机器做好准备了。

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“虽然研究人员已经让机器人能够徒步或跳过一些障碍物，但仍然没有一个普遍接受的基准来全面衡量机器人的敏捷性或机动性，”该团队在上周发表的一篇博客文章中解释道。“相比之下，基准是机器学习发展的驱动力，例如用于计算机视觉的 ImageNet 和用于强化学习 (RL) 的 OpenAI Gym。”因此，“Barkour：使用四足机器人对动物级敏捷性进行基准测试”旨在弥补这一缺失的研究。

简单来说，Barkour 敏捷赛道与许多犬类赛道几乎完全相同，不过更紧凑，只有 5 米乘 5 米，便于在实验室内设置。目前的标准版本包括四个独特的障碍物——一排可供穿行的杆子、一个可供上下攀爬的 A 形框架、一个 0.5 米的跳远，最后是登上茶几的台阶。

为了确保 Barkour 的设置对模仿狗的机器人公平，该团队首先将场地提供给真正的狗——在这个例子中，是一小群“dooglers”，也就是谷歌员工自己的四条腿朋友。据该团队称，小狗可以在大约 10 秒内完成比赛，而机器人通常需要大约两倍的时间。

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每个障碍的得分在 0 到 1 之间，得分基于新手敏捷性比赛中为小型犬设定的目标时间（约 1.7 米/秒）。总而言之，每个四足机器人必须完成所有五个挑战，但如果失败、跳过站点或在整个过程中行动太慢，则会受到惩罚。

“我们相信，为腿式机器人制定基准，是量化动物级敏捷性进展的重要第一步，”研究团队解释道，并补充道，展望未来，Barkour 系统可能会为行业研究人员提供“易于定制”的基准。