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谷歌研究公司和加州大学伯克利分校的研究人员最近开发了一种模仿学习系统，可以实现机器人的各种敏捷动作。他们的技术发表在arXiv上的一篇论文中，使机器人能够通过模仿动物获得新的技能。

进行这项研究的研究人员之一杰森彭(Jason Peng)告诉TechXplore:“该项目是基于计算机图形学的一些早期作品，这些作品通过模仿人类的运动捕捉数据来训练模拟角色移动。”“这些技术大多主要用于模拟，但在我们最近的项目中，我们迈出了将它们应用于真实机器人的第一步。”

彭和他的同事们最初训练了一个四足机器人来模仿狗在模拟环境中的运动和行走。他们的系统已经用一种叫做强化学习的方法，通过真实狗记录的运动数据进行了训练。

彭解释说：“模拟训练的一个优点是速度非常快，所以我们可以在几天内模拟几个月的训练。”“一旦对机器人进行了模拟和训练，我们就可以利用在现实世界中收集的几分钟数据，将我们所学到的知识应用到真正的机器人身上。”

彭和他的同事采用的模仿学习方法比传统的机器人控制器设计技术更具可扩展性。事实上，他们的方法不是为机器人试图复制的每项技能设计一个新的控制器，而是通过展示一些动物执行所需动作的例子，简单地训练机器人实现特定的运动风格。然后，机器人可以通过观察这些例子自动学习新的运动技能。

彭和他的同事在一系列实验中评估了他们的方法，并训练了具有18个自由度的四足机器人莱卡戈(Laikago)，以再现不同的动物动作，包括不同的奔跑、跳跃和转弯模式。值得注意的是，他们的技术使机器人能够自动合成各种动物运动风格的控制器，从而有效地将在模拟环境中学习到的技能转移到现实世界中。

“对我们来说，最令人兴奋的结果是，同样的基本方法可以学习从行走到动态跳跃和转弯的各种技能，在模拟中学习的所有技能也可以转移到真正的机器人上，”彭说。“这些模仿学习技术可以更容易地为机器人构建大量的技能库，让它们能够更灵活地移动并与现实世界互动。”

未来，彭和他的同事开发的模仿学习系统可以在动物启发的机器人中实现更多种类的敏捷动作。目前，他们的技术只能用运动数据来训练，但研究人员正试图进一步开发它，以便它也可以从动物视频中学习。

彭说：“我们现在有兴趣尝试让机器人模仿不同种类的运动数据，比如视频片段。”“动作捕捉数据有时很难记录，尤其是来自动物的数据，因为将狗带入Mocap工作室可能会很棘手。如果我们只用手机录一些自己想要的机器人的视频片段就太好了。然后让机器人学习如何自动复制这些技能。”