狗成为机器人动作导师，Google让四足机器人跟狗学习灵活的移动

Google在最新的机器人研究中，让机器人透过仿效动物的动作，以学习敏捷的运动方式，研究人员认为，他们的方法可以促进机器人的发展，让机器人足以完成现实世界中的工作，像是在多层仓库或是履行中心里运输物料。

Google提到，动物能够毫不费力地做出复杂的动作，一旦机器人也能学会这些灵活的动作，就能够部署在现实世界中，处理复杂的工作。目前的机器人技能，不少都是使用增强学习技术，但过程仍需要许多人工参与，而要设计其中的奖励函式，需要有丰富的专家知识，且每个机器人技能，都需要经过繁琐费时的奖励函式调校过程。

另外，将增强学习应用在有腿的机器人上，不仅算法的效能要够好，还要有一个安全的机制，能够在倒下后自己站起来，过程不需要人类频繁的协助。因此研究人员提出了一个框架，以动物的运动剪辑影片，训练增强学习模型，使机器人可以在现实世界中模仿动物运动的控制策略。

由于研究人员使用四足机器人，所以采用狗作为机器人的动作导师，透过影片为系统提供不同的参考动作，训练四足机器人执行像是快速步行或是动态跳跃等各种敏捷动作。研究人员会先在模拟环境训练机器人政策，接着再使用自适应技术将训练好的政策，转移到真实世界中，该技术会利用真实机器人的资料，高效地自适应政策。

研究人员收集各种动物狗的运动影片剪辑，并使用增强学习训练控制政策，来模仿狗的动作，利用物理模拟训练政策，在每个时步追踪参照的运动姿势，透过对不同的参照动作使用不同的奖励函式，就能够训练同一个机器人模仿不同的动作技能。

但由于模拟终究是模拟，跟真实世界依然有差距，因此直接将模拟的结果，用在真实机器人上效果并不佳，研究人员使用潜在空间适应（Latent Space Adaptation）技术，将虚拟训练的政策转移到真实世界应用中；机器人可以利用少于8分钟的真实资料，就能让政策适应实际情况。

这项研究的成果惊人，四足机器人不只能从影片学会狗一般的走路、追尾巴转或是倒退走等动作，还能从动画师制作的动画中，学习动态跳跃转头等复杂动作。