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機器人“絕影”實現了可與四足動物相比擬的運動技能 。李智彬供圖
一只狗或者一只貓從來不用經過太多思考，就能依靠本能適應自然界的變化，在復雜地形中上躥下跳，靈活運動 。但這一點對于同樣具有四足的智能機器人來說卻并不容易 。如何讓機器人向自然界的動物看齊，是全球機器人專家們長期探索的課題 。
近日，英國愛丁堡大學先進智能機器人實驗室與浙江大學朱秋國教授的機器人團隊合作，完成了一項針對四足機器人的新算法研究 。這項研究成果被選為《科學—機器人》雜志的月度封面論文 。
構建多專家學習體系結構
愛丁堡大學信息學院助理教授李智彬主導這一中英合作研究，也是論文的通訊作者 。在接受《中國科學報》采訪時，他先解釋了傳統算法與論文中描述的新算法之間的區別 。
在傳統方法中，算法工程師們往往只依據某個具體的人或物編程，這就意味著如果機器人遇到沒有被編入程序的場景，就非常難以應對 。比如，在參與野外救援時，周遭環境復雜，讓機器人難以應付；或者有些機器人只是單項技能被訓練得十分得心應手，但無法自如實現模式轉換，“這也讓其實用性大打折扣” 。
為了實現多功能運動，機器人需要適應前所未見的場景下的運動技能，為此該研究團隊提出了一種多專家學習體系結構（Multi-Expert Learning Architecture，縮寫為MELA） ?！拔覀儗⒃葐我患寄艿纳窠浘W絡群通過一個層級架構組合在一起，通過在線的動態激活來實現多種技能的動態融合 。目前，在MELA上共設有8個深度神經網絡（DNN），由團隊中每個領域的專家分別負責一種特定的類型技能 ?！崩钪潜蚪榻B道 。此外，整個架構當中還有一個門控網絡程序，負責動態地調度整個神經網絡群 。也就是在不同情況下，選擇性地、不同程度地激活各個DNN 。如果遇到特殊情況，則會讓多個網絡共同配合以解決當前任務 。
“就好像是足球隊中有多位運動員，各司其職 。踢球時，每個運動員每時每刻所做的動作和參與程度不同，門控網絡就好比教練，告訴哪個運動員在哪個時間應該去做什么 ?！崩钪潜虼蛄藗€比方 。
在運行時，MELA不斷混合多個DNN，并動態合成新的DNN，以響應不斷變化的情況而產生自適應行為 。李智彬表示，這種方法利用了受過訓練的專家技能和自適應策略的快速在線綜合的優勢，可以在不斷變化的任務中迅速響應 。“使用一個統一的MELA框架，我們在一個真正的四足機器人上成功演示了多項技能運動 。該四足機器人完全自主地實現了連貫的小跑、轉向和跌倒恢復，并展示了多專家學習生成行為的優點 。這些行為可以適應之前無法預料的情況 ?！?br /> 實現可比擬四足動物的運動技能
在這項研究中，研究人員使用的四足機器人，即是被稱為中國版波士頓動力的 “絕影” 機器人 ?；贛ELA深度學習框架，研究人員在真實機器人身上成功實現了可比擬四足動物的運動技能 。
【四足動物|新算法讓機器人媲美四足動物】除此之外，李智彬表示，從生物學的角度來看，研究人員借鑒了生物學中的“層級架構”的運動控制方式，將“中樞神經系統的上層運動控制指令”與“脊柱神經系統、肌肉本身控制”作為相對獨立的層級，讓兩者分而治之，提高了學習的效率和速度；同時，從機器學習的角度來講，MELA深度學習構架使得各種運動技能可以通過“自動軟件流程+算力”來獲得，而整個過程中只需一個研究人員參與即可，無需一個多人團隊 。從長期來看，這種機器智能是大勢所趨 。

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