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四倍的机器人学习如何在自己的
研究人员使用小说AI教授了一个腿部机器人来掌握滑板。
来源:ZME科学滑板向前滚动，随着四足机器人栖息在滑行的顶部，将一辆小推车拖到后面。无飞行员和无聊的人。由于一种新的人工智能形式，机器人已经学习了动议本身 - 平衡，推动甚至登机。
在密歇根大学的计算自主和机器人实验室（Curly Lab）上，计算机科学家与中国南部科学技术大学的工程师合作，解决了一个长期以来陷入困境的机器人技术的问题：如何获得机器来执行一项涉及连续运动，突然的运动，突然变化并与世界的任务。喜欢滑板。
解决问题他们的答案：一个称为离散时间混合自动机学习或DHAL的新框架。
超越简单步行
机器人多年来一直在行走，跑步，甚至做后空飞弹。但是，达尔改变了其处理联系方式。诸如滑板之类的任务涉及平滑的滑行，突然的离散变化点击率：踩在板上，推开并转移平衡。这种混合性质使机器人很难使用常规算法学习。
“现有的四足运动方法不考虑与目标（例如滑板）的接触互动，”该研究的主要作者告诉Tech Xplore Sangli Teng。 “我们的工作旨在设计一条有关值得研究的接触指导任务的管道，包括滑板。”
Tech Xplore基于模型的方法依赖于方程式和仔细的计划，通常认为机器人将以可预测的方式移动，这是一种假设在移动滑板上崩溃的假设。另一方面，无模型的强化学习通过反复试验学习，但无法轻易识别机器人为什么或何时会改变其行为。
为什么