机器学习帮助麻省理工学院的猎豹机器人打破了自己的速度记录

马儿奔跑，袋鼠跳跃，鸭子摇摇摆摆，大象缓缓行走。这个四足机器人名叫 Mini Cheetah，行动敏捷……嗯，它的动作与动物界的任何东西都不一样。它的步态介于爬行和奔跑之间，极其混乱，滑稽而笨拙。事实上，它的特殊风格被称为“无品牌步态”。正是这种无品牌的跳跃让它跑得很快。

麻省理工学院 (MIT) 的研究人员团队开发了一种计算机算法，可让这款人工智能机器人将速度发挥到极致，从而打破自己的短跑记录。在几次演示中，Mini Cheetah 仍能以极快的速度旋转一圈，或在冰面、松散的砾石和斜坡上飞奔。

“我们感兴趣的是，给定机器人硬件，机器人能跑多快？”麻省理工学院人工智能研究员、该项目设想者、Improbable AI Lab 负责人 Pulkit Agrawal 说道。“我们不想以任意的方式限制机器人。”

之前顶级的机器人跑步者只在有限的场景中速度快。它们在室内跑步机上表现最佳，但在现实世界中穿越不平坦的地形时表现不佳。相反，能够穿越任何地形的机器人通常全都行动迟缓，因为它们没有针对速度进行优化；它们的响应很难编程。Mini Cheetah 兼具两者的优点。（但也许，只是不够优雅。）

传统上，编写快速机器人程序需要工程师预先计算出环境中所有可能造成阻碍的变量，例如摩擦力。然后，他们必须为每种可能的运行情况输入所有命令，并分析机器人随后犯的错误。这个过程需要机器人进行许多真实世界的试验，因为工程师无法事先考虑所有设置中的所有未知因素。

麻省理工学院研究人员的解决方法是使用强化学习，一种目标驱动的机器学习形式，帮助像 Mini Cheetah 这样的机器人弄清楚如何自己达到最高速度。首先，该团队在计算机中模拟了现实世界的所有潜在场景。然后他们在部署之前用这些虚拟模拟训练了 Mini Cheetah 的软件。通过这个数据集的训练，并且不受任何编程限制，Mini Cheetah 能够创造出人类无法想象的标志性冲刺风格。（这也许可以解释为什么它的动作在我们看来很不自然。）此外，它可以实时修改它的奔跑方式以适应其路线的条件。

得益于这款机器学习软件，Mini Cheetah 将其室内最高速度从训练前的每秒 12 英尺提高到了训练后的每秒 13 英尺。它在户外穿越陌生场地时，或多或少能保持这一速度。它绊倒时能站稳。即使腿断了，它也能找到办法以最大速度蹒跚前行。

阿格拉瓦尔表示，要想让 Mini Cheetah 跑得更快，硬件升级必不可少。例如，工程师可以给它安装更强大的马达，甚至在它的四肢上安装一个相当于踝关节的关节，理论上这可以进一步提高它的速度。其他可以提高 Mini Cheetah 敏捷性和反应能力的硬件增强功能包括加入视觉等感官元素，这样机器人就可以在跳跃前三思而行，并在发现前方有障碍时提前改变跑步行为。这可能让 Mini Cheetah 在具有挑战性的地形上保持敏捷。

需要明确的是，该团队的目标并不是打造世界上最快的机器人。相反，研究人员的目标是让任何普通机器人都能自由地奔跑。

“很酷的是，你可以将这种算法应用到任何机器人上，而且它也很可能最大限度地提高该机器人平台的速度，”阿格拉瓦尔说，“因为我们没有对该机器人做任何具体的假设。”

研究人员计划在下周初将他们的计算机代码开源。届时，每个机器人都可能能够发挥其全部运行潜力——只有硬件才是限制。

点击此处观看 Mini Cheetah 奔跑的视频：