DeepMind的AI让机器人学会踢球！论文登上《Science Robotics》
把AI应用到机器人领域是目前很火热的研究，很多大公司和创业者都在AI+机器人方向努力。
近日，一项划时代的研究成果在《Science Robotics》上发表，引起了广泛关注。这项研究让两个机器人学会了踢足球！
《Science Robotics》是《Science》杂志的子刊，自2016年12月6日创刊以来，已经发表了许多关于机器人科技前沿的研究，如软体机器人、假肢、机器人垂直跳跃、神经外骨骼、自动驾驶等领域的文章。
研究是由DeepMind的团队完成，他们利用深度强化学习（deep RL）技术，训练了一款名为OP3的双足机器人，使其能够在一对一的简化足球比赛中展示出灵活而复杂的足球技巧。具体可看下面的介绍
OP3机器人平台是一款经济实惠的微型仿人机器人，拥有20个可控关节，这些关节的灵活性足以应对复杂的足球动作。
研究人员通过深度强化学习训练了OP3，使其不仅能够进行快速的摔倒恢复、行走、转身和踢球，还能够在这些动作之间平滑且高效地过渡。
更令人印象深刻的是，OP3还学会了预测球的运动轨迹，并阻挡对手的射门。
OP3的战术行为能够根据特定的比赛环境进行适应，这是通过手动设计几乎不可能实现的。研究团队的成果不仅在模拟环境中得到了验证，而且还成功地将训练成果零成本转移到了真实的机器人上。
在实验中，与编程基线相比，OP3机器人的行走速度提高了181%，转身速度提高了302%，起身时间减少了63%，踢球速度提高了34%。
这项研究不仅展示了深度强化学习在机器人运动控制问题上的巨大潜力，也为未来机器人在更复杂环境中的应用奠定了基础。OP3 Soccer的成功，预示着我们距离拥有能够在真实世界中灵活行动、理解环境并有效互动的智能体，又近了一步。
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