看過《蟻人》的伴侶確定會為蟻人靈巧的身姿跟敏捷的技藝所服氣。現如今，雖然您成為不了蟻人，卻有時機擁有一名“類蟻人”伴侶——四足機器人RealAnt。RealAnt是一種低成本的四足機器人，可以經由過程強化學習去實現指定舉措。擁有螞蟻般靈巧四肢的機器人RealAnt一經問世，便廣受好評。
正在過來的十幾年里，機器人學家跟計算機學家們試圖應用強化學習的方式去鍛煉機器人無效天導航跟實現各類根本使命。然而，到目前為止，建造一個可能撐持RL算法且群眾負擔得起的機器人仍相稱存在挑戰性。令人興奮的是，比來研討職員創造了一種四腿機器人，并用它去實現一種低成本的機器人算法。正在arXiv上頒發的一篇論文中提出了相關的新型機器人平臺，這是一個簡略且價格合理的真實世界版“螞蟻”機器人模擬情況，平常被用于RL研討。
Ote機器人公司的RealAnt機器人平臺是為實現理想世界中的強化學習而研討跟開辟的。其擁有完全的解決方案，并有收集攝像機為根底的跟蹤體系?！霸蹅兪虑榈淖畛蹯`感來自RL研討，該研討勝利天證實了正在仿螞蟻和仿人機器人上，可以經由過程強化學習從零開始學會走路?！監teRobotics的結合創始人JussiSainio默示，算法的基本前提是編程，目標是使機器人實現使命的進程變得更簡單、更天然，經由過程肯定可用的傳感器丈量值、運動舉措設定方針，并將它們悉數拔出強化學習算法，該算法便能辦理其余問題。降低鍛煉本錢的高效率四足機器人亟待開辟
一般來說，大多數機器人的研討是應用高貴的設備停止的，破費下達數千美圓，并不是一切研討職員皆負擔得起。與此同時，傳統的控制算法須要容易實現的正確硬件模特，那使得機器人正在計劃上面對諸多限定。而強化學習算法可能正在沒有樹立動力學模子的環境下學習控制器，借可以處置懲罰噪聲的觀察跟節制，劣勢引人注目。近年來，強化學習范疇取得了顯著的希望，正在辦理存在應戰的節制問題方面取得了許多勝利。那很大水平上在于模擬器可以用快捷測試算法機能。然而，模擬器也有弊病，其經常會對世界做出不切實際的假定。為了削減果誤判而支付的無用休息，研討職員們須要一種將強化學習的開展樹立正在理想世界的問題上的方式。
Sainio認為，與模擬器情況比擬，不一個完全的軟件跟硬件組合可以從理想世界的強化學習起頭。是以，他們起頭構建本人的機器人跟接口軟件原型?；诖?，Sainio跟他共事們事情的次要方針是基于現有的基線RL解決方案創立一個簡略而低成本的機器人平臺。如許一個平臺將容許更多的研討職員制作跟測試可能正在理想世界中實現各類根本使命的自立機器人。顛末不休摸索，Ote機器人公司開辟了一個最小的低成本四足機器人——RealAnt和一個物理版本的基準測試平臺。
RealAnt的優點是顯而易見的，它功能齊全、繁復、本錢昂貴。另外，它可以自立學習走路，調和天挪動腿，并能正在給定的情況中感知本人的地位跟標的目的。應用RL算法，可以鍛煉它像真正的螞蟻那樣行為，從而履行各類簡略而有代價的使命。最初，RL算法只有正在機器人模擬訓練數千小時后才氣顯示優越。然而，經由過程計算機科學家的盡力，曾經可能用很少的鍛煉數據來教螞蟻四足機器人RealAnt學會行走，從而到達了下樣本服從。那使得正在理想世界中間接鍛煉機器人成為能夠，消弭了基于仿真的鍛煉需要本錢。
圖|噪聲對降低學習服從的觀察研討職員們是經由過程強化學習試驗一步步驗證了本人創立的機器人平臺，并同時供給了一組基準使命的基線成果。經由過程試驗，他們證實了使用TD3算法可以從不到45分鐘的履歷中學會行走實相。他們正在MuJoCo跟PyBullet中供給了機器人的模擬器版本（存在不異的尺寸、形態舉措空間跟耽誤噪聲觀察）。
垃圾分揀機器人圖片繪制每一個使命三次運轉的平均值跟標準差，TD3可能正在40分鐘內學會一切使命。試驗中思量進了三個基準使命：
站曲
快遞分揀機器人工作視頻遷移轉變180度
盡量快地向前走。
試驗發明，TD3算法可能勝利天學習一切三個使命。學會站立約莫須要12分鐘的履歷，學會回身須要35分鐘的履歷，學會走路須要40分鐘的履歷?！叭藗兛梢园裄ealAnt平臺想象成‘Ant’模擬器情況的真實版本，這是RL的一個風行基準。”Sainio道，他們創立的是最便于正在理想世界開展強化學習的機器人平臺之一。RealAnt平臺包羅機器人接口所需的機器人硬件跟軟件倉庫，而曾經對外頒布的基線強化學習解決方案就是教它從零開始走路的方式。Sainio默示，示例解決方案很簡略，對每項學習使命皆較少利用ML方面的指點，且不消做太多的人工嘉獎工程去塑造學習績效，那使得定義新使命變得簡單明了。值得一提的是，RealAnt平臺的次要劣勢在于，它是現成的，并且價格合理。低制造本錢跟容易組裝的特色使得RealAnt可以更便利地被世界各地的人所利用。另外，與現今市場上更高貴、更龐大的機器人比擬，它簡單大規模停止出產布置。
8個低成本的智能伺服電機挪動?！皟r”護航
RealAnt作為一個最小的、低成本的物理版本的“Ant”，其基準研討對理想世界中的強化學習有深刻意思。與“Ant”基準測試近似，RealAnt是一個8自由度的四足機器人，并基于容易取得的電子元件跟3D打印體。RealAnt中利用的一切組件皆較易失掉。“機器人的身體部位皆是三維打印的，它們充足小，可以用大多數消費者的三維打印機打印?！盨ainio提到，那使得該機器人的出產跟改裝本錢比采取激光切割或機械加工金屬、塑料板制造的機器人要低良多。因為RealAnt計劃采取低成本機電，經由過程限定機電的最大扭矩可能當心天驅動機電，是以它們可能蒙受隨機摸索跟使命鍛煉時代的接連粗魯運動。詳細來看，RealAnt主體由4個3D打印支腿，8個DynamixelAX-12A伺服系統（跟8個FP04-F2機架一路發賣）和3個三維打印的高低軀干組成。機器人的每只腿由兩個Dynamixel伺服樞紐構成，利用RobotisFP04-F2框架相互連接。利用3D打印的軀干頂板跟底板將四個腿部組件毗鄰正在一路。3D打印機容易利用，容許快捷打印跟經濟高效的制造。整機可以利用消費類3D打印機（CrealityEnder3v2）以PLA打印。
分揀機器人的設計圖|RealAnt機器人的示意圖細節
令手殘黨倍感快慰的是，RealAnt可以正在不到一小時的工夫內利用十字螺絲刀、切邊鉗這些組件組裝起來。這比良多同類型機器人的組裝加倍友愛。另一方面，上文提到，現階段可供研討的機器人平臺要末十分高貴，要末沒法處置懲罰強化學習中摸索節制的濫用。而此次開辟的用于強化學習基準測試的最低本錢物理版本平臺價錢上是相對的實惠。RealAnt的資料本錢僅為350AC。RealAnt機器人比其他撐持RL的現有四足類機器人更自制的緣故原由之一是它的身體利用8個低成本的智能伺服電機挪動，而不是更高貴跟龐大的機電。另外，為了追蹤機器人的地位跟標的目的，借應用了可以輕松打印正在紙上的AR標簽跟便宜的內部攝像頭。
正在真實世界與模擬情況的精彩顯示無望破圈
顛末重復測試，Sainio跟他的共事正在模擬跟真實世界的試驗中綜合評價了RealAnt，事實證明，該機器人正在一切這些測試中皆顯示得十分精彩，顯現出廣漠的使用前景。到目前為止，大多數用于機器人使用的ML跟RL技巧次要是正在模擬情況中鍛煉的。研討職員愿望RealAnt能斥地新的令人興奮的能夠，使機器人可以正在模擬跟物理世界中一同停止鍛煉跟測試。一個好消息是，RealAnt的硬件跟軟件皆是開源的，完整組裝好的機器人也可以正在OteRobotic的網站上輕松在線采辦。這為更多研究者失掉并利用它供給了很大便當。
此套餐包羅：一個完整組裝的RealAntV1機器人、帶有8個RobotisDynamixelAX-12A智能執行器、Robotis板、USB跟電源線、一個機器人標簽跟一個參考標簽板、12V5A電源。Sainio跟他的共事們創立的機器人平臺可以很快資助其他團隊正在真實的機器人上測試他們的RL跟ML算法。研討職員們愿望RealAnt將來可以增進更普遍的使用跟開展，例如正在農業情況中，自立學習的機器人可以用來鏟除雜草跟播種動物，資助增進生物多樣性，以至能夠削減殺蟲劑的利用。Sainio道：“咱們此刻計劃對RealAnt平臺停止微調跟擴展，以加強硬件的才能，好比讓機器人擁有更進步前輩的感知才能跟能夠的操縱器，并正在現有在線平臺的根底上同時運轉多個機器人。同時，咱們也正在研討若何讓RealAnt更快天實現其他更具挑戰性的使命，進一步縮短鍛煉工夫。”
物流分揀機器人是誰發明的原文題目：“四足蟻人”出生，可經由過程強化學習實現指定舉措
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