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2020年03月20日 | 利用深度学习来规划机器人穿越无障碍路径
2020-03-20 来源：cnBeta
（文章来源：cnBeta）
过去的项目和研究表明，是训练机器人做特定事情的有效技术。例如我们已经看到Open使用训练tyl来解魔方，以及一种称为6-DoF GraspNet的算法，该算法可以帮助机器人拾取任意对象。现在加州大学伯克利分校的研究人员创建了伯克利地面机器人（BGR）。
BADGR是使用自我监督数据训练的端到端自主机器人。与大多数传统的依靠几何数据来规划无碰撞路径的传统机器人不同，BADGR依靠“经验”来穿越地形。BADGR的核心是Nvidia Jetson TX2，它处理车载摄像头，六自由度惯性单位，2D LIDAR传感器和系统。具体来说，BADGR拥有一个人工神经网络，由实时相机传感器的观测结果和一系列未来计划的行动提供反馈。
然后，神经网络会预测到达目标的最佳可能路径。与将路径遍历视为几何问题的传统方法相比，此方法具有一个主要优势：传统技术可以避径中的高草，而BADGR可以在其中导航。此外，这使BADGR在收集更多数据时得以改善。研究人员指出：BADGR背后的关键见解是，通过直接从现实世界中的经验中自主学习，BADGR可以了解导航能力，随着收集更多数据而不断改进，并推广到看不见的环境。
研究团队表示BADGR的成功提出了一些问题。主要是，机器人将如何在看不见的甚至是敌对的环境中安全地收集数据？BADGR将如何适应有生命障碍（例如步行的人）的动态环境？相关论文已发表在arXiv上。研究人员还在BADGR的GitHub存储库中发布了其研究成果。
（责任编辑：fqj）
史海拾趣
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