Google Brain的ROBEL基准，未来机器人领域的发展趋势

2019年10月10日由 TGS 发表 249808 0

用于衡量控制机器人的人工智能系统性能基准，往往局限于为工业环境设计的昂贵硬件——这些硬件的成本可能高达数万美元。来自加州大学伯克利分校(UC Berkeley)和谷歌Brain的研究人员解决了这个问题，他们引入了“低成本机器人学习基准”(ROBEL)，这是一个开源平台，旨在鼓励快速实验和硬件强化学习。

此外，ROBEL还提供了专门用于跟踪低成本机器人的人工智能系统质量基准。因为采用更便宜的机器人设计用于工作平台，可能会更让开发人员、学生、或初创企业感兴趣，以推进该领域的发展。

ROBEL基准是为执行D 'Claw的“旋转和拧紧”以及D 'Kitty的“站立和行走”等任务而设计的。一只擅长拧开东西的机械手可以用来操作工厂里的阀门，或者是用来打开一个罐子，而一个知道如何用四条腿走路的机器人可以用移动来爬过障碍物。

而更为至关重要的是，ROBEL可与价格相对低廉，由Trossen Robotics制造的三指机器人手D’Claw和四腿机器人D’Kitty一起使用。D’Claw是9自由度（9DoF）设备，售价3200美元，D’Kitty则是12自由度（12DoF）设备，售价3700美元。

ROBEL制造商在arXiv网站上发表的一篇论文中说：“因为这些低成本的模块化机器人易于维护，而且足够强大，可以从头开始进行硬件强化学习，迄今为止，我们已经注册了超过14000个小时的训练。”

相比之下，虽然索耶(Sawyer)和巴克斯特(Baxter)机器人在实验室环境中享有盛誉，但价格可能会超过1.5万美元。近几个月来，降低成本和提高负担能力一直是机器人研究人员关注的焦点。

今年上半年，加州大学伯克利分校(UC Berkeley)发布了Blue，这是一款配有钳子的双臂机器人，售价不到5000美元。夏天，Facebook人工智能研究中心(AI Research)发布了机器人框架PyRobot，并与价值5000美元的机器人LoCoBot进行了合作。以上这些，充分预示了降低成本将是未来很长一段时间内机器人研究的重点。

今年的十月三十日，ROBEL将会在东京大学举行的机器人大会上发表，如果您感兴趣，可以点击文末链接进行了解。

CoRL-2019链接：https://www.robot-learning.org/

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行业谷歌机器人

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