采用自适应深度强化学习卷曲的AI机器人

综合动态2021-08-21 04:02:03
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在冰壶比赛中,由于涉及的策略和精度而被称为“冰上比赛”,一个名叫卷毛的机器人在四场正式比赛中的三场比赛中击败了韩国国家队。机器人当然已经走了很长一段路,但它们仍然笨拙,而且大多数缺乏人类的灵巧性。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,了解冰壶运动很重要。冰壶运动需要保龄球的物理特性,因为玩家会将一块40磅重的石头从一个名为“绳线”的边界推下冰面,然后滑向100英尺外的目标。一个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。冰壶的策略是通过将对手的石头打到合适的位置,找出如何将对手的石头对准房子里最好的位置。诀窍是石头和冰之间的摩擦使竞争对手面临的元素在竞争过程中总是发生变化。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,将石头向右或向左卷曲是这项运动的一项关键技术。

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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