扑救球成功率近百分之九十

科技日报北京10月27日电 （记者张梦然）美国加州大学伯克利分校、自学西蒙弗雷泽大学和乔治亚理工学院的足机联合机器人团队最近创建了一种强化学习模型，能让四足机器人以守门员的器人身份高效踢足球。在arXiv上预先发表的成出一篇论文中介绍的该模型，通过反复试验不断提高了机器人的色守技能。

研究人员称，自学通过让四足机器人踢足球，足机可突破四足机器人的器人人工智能极限。守门员是成出一项有趣但具有挑战性的任务，它需要机器人对快速移动的色守球作出反应，有时需在空中飞行，自学并在很短的足机时间内（通常在一秒钟内）动态拦截它。

新研究的器人主要目标是创造一个四足机器人守门员，它可像人类守门员一样在比赛中完善其技能。成出为此，色守研究人员开发了一种强化学习模型，让该模型通过试错而不是固定的人工设计策略来训练机器人。

研究人员解释说，机器人首先学习不同的运动控制策略来执行不同的技能，例如躲避、前扑和跳跃，同时记录机器人脚趾的随机轨迹。基于这些控制策略，机器人接着学习高级规划策略，在检测到球的位置和自身状态后，选择最佳技能和动作来拦截球。

经过一系列模拟足球比赛，团队训练了强化学习模型。随后他们将它学到的策略部署在麻省理工学院开发的四足机器人Mini Cheetah上，并在现实世界中测试了它的性能。

研究表明，强化学习框架可极大地提高Mini Cheetah作为足球守门员的能力。在真实世界测试的40次随机射门中，机器人扑救成功率达87.5%。

研究人员称，此项工作最酷炫的是，四足机器人Mini Cheetah能执行跳跃和前扑等非常敏捷的运动技能，以及快速和精确的操作技能，例如在一瞬间摆动机器腿把球推开。这实际上突破了机器人领域“腿运动”的界限，表明腿也可以是一个机械手。

由于该模型可提高四足机器人的敏捷性和身体能力，因此这些机器人还可用于处理完全不同的任务，例如搜索和救援任务。也许不久的将来，四足机器人也可与人类足球运动员同场竞技。

【总编辑圈点】

踢球和守门有多难？对某些球队来说，确实很难，但对机器人来说，更不容易。其实，大多数人类做起来流畅自如、浑然天成的运动动作，对机器人来说都可能是技术上的重大障碍。这就是“算法”与“天然”之间的鸿沟。现在，工程师们尝试用机器学习跨越这道鸿沟，不是预先编好程序，而是让人工智能在练习和试错中，逐渐掌握动作。最终，连机器人都成了不错的守门员。

• ·个人养老储蓄，你存吗？
• ·俄罗斯宣布“出口临时禁令”，至明年年底！涉及1600多个品种→
• ·外交部：中方期待朔尔茨总理任内首次访华取得成功
• ·长沙楼市“金九银十”翘尾收官 供应维持高位改善型住宅降温
• ·财信吉祥人寿股权变局：拟增资7.83亿元、引入两家国资新股东，反对票数约占两成
• ·时隔两年再任CEO，唐岩能救陌陌吗？
• ·消费电子产业链“过冬”：前三季板块总利润下滑一成 12家公司业绩逆势翻倍增长
• ·“加强金融支持稳经济增长 着力推动首都高质量发展”新闻发布会实录
• ·竟敢掩盖不良贷款！踩雷隆鑫后，万亿农商行因9项违规被罚超千万
• ·真有超额收益！内部人“投基”玄机曝光
• ·外交部：敦促加方停止对中国企业的无理打压
• ·韵达股份：回购方案已实施完毕，累计8824.97万元回购700万股公司股份
• ·禁止群租写入上海地方立法
• ·33年来最大幅度！英国央行如预期加息75个基点
• ·东方汇理资管钟小锋：中国市场对于国际投资者独一无二、不可替代
• ·挂牌两年、降价240万终于卖掉，重庆二手房市场有点艰难