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使用自适应深度强化学习卷曲的AI机器人

2021-11-05 01:02:26   来源:
导读 卷毛,一个名叫卷毛的机器人,已经在四场正式比赛中的三场比赛中击败了韩国国家队。当然,机器人已经走了很长的路,但它们仍然笨拙,大多数

卷毛,一个名叫卷毛的机器人,已经在四场正式比赛中的三场比赛中击败了韩国国家队。当然,机器人已经走了很长的路,但它们仍然笨拙,大多数缺乏人体的灵巧性。因此,掌握卷毛机器人令人印象深刻。

使用自适应深度强化学习卷曲的AI机器人

要充分欣赏这项技术的壮举,了解冰壶运动是非常重要的。冰壶运动需要保龄球的物理特性,因为玩家会从一个叫做“绳线”的边界将一块40磅重的石头推到冰上,然后滑向100英尺外的目标。石头目标被称为同心圆的房子——你离目标越近,你得到的分数就越多。

在冰壶比赛中,你与一个团队竞争,该团队的球员试图将他们的花岗岩冰球扔得更靠近目标,或者将你的花岗岩冰球击倒以获得最多的分数。冰壶策略是通过将对手的石头打到合适的位置,同时将对手的石头打到合适的位置,从而找出如何将对手的石头对准房子中的最佳位置。诀窍是石头和冰之间的摩擦使玩家面对的元素在比赛中总是发生变化。冰壶对人类来说不是一件容易的事情,但对机器来说也是一项不可思议的成就。

柏林理工学院的克劳斯-罗伯特穆勒和他的同事是卷毛创作背后的英雄。Curly是由人工智能驱动的,尤其是自适应深度强化学习框架。机器人前面有两个轮子,后面有一个脚轮。它有一个伸缩摄像头,可以到达7英尺的空中,帮助机器人看到房子,并在前轮正上方找到另一个摄像头,这样它就可以看到全息线。机器人与传送带驱动的四个U形小轮子一起,用前轮抓住石头。u型轮子使机器人能够旋转石头,冰壶石向右或向左旋转是这项运动的关键技术。

为了帮助卷毛学习冰壶策略,开发团队创建了一个冰壶游戏的仿真模型,卷毛可以与之竞争并学习。模拟中具有挑战性的事情是每场比赛中不断变化的条件——冰的条件、石头的抛光和这项运动的其他物理属性。人类的竞争对手必须不断适应不断变化的条件。因此,模拟和现实之间存在差距。

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