Постройте собственного робота-баркора DeepMind

Проект Barkour от Google-DeepMind расширяет границы робототехники, создавая роботов, которые могут сравниться или даже превзойти по ловкости настоящих собак. Хорошей новостью является то, что аппаратное обеспечение уже открыто.

Познакомьтесь с Барки и друзьями, проворными четвероногими роботами, которые были созданы для того, чтобы компания DeepMind могла изучать «ловкость на уровне животных». Но не ограничивайтесь просмотром видео и чтением статьи, вы можете скачать все необходимое для копирования оборудования из репозитория Google-Deepmind Barkour Robot на GitHub. В репозитории содержатся конструкторские материалы - CAD, проекты PCBA, инструкции по сборке и так далее - необходимые для создания собственного Barky, лицензируемого по лицензии Apache 2. Однако, несмотря на то, что основное программное обеспечение (прошивка и низкоуровневый код) предоставлено, код ИИ более высокого уровня отсутствует, хотя его разработка стала проще.

Хотя на протяжении многих лет мы видели сменяющие друг друга поколения роботов-четвероногих, было мало эталонных тестов для сравнения их прогресса. Чтобы исправить это, начиная с 2022 года, исследователи Google-DeepMind разработали курс аджилити, который они назвали «Баркур». Эта трасса, созданная по мотивам реальных соревнований по аджилити для собак, включает в себя такие препятствия, как стол для паузы, столбы для переплетения, A-образную раму для лазания и прыжки, и использует механизм подсчета очков, основанный на времени.

Чтобы установить надежные базовые показатели, исследователи Google-Deepmind разработали два метода работы с эталоном. В первом случае они тренировали специальные навыки локомоции с помощью методов обучения с подкреплением и объединили их с высокоуровневым навигационным контроллером. В рамках второго подхода они преобразовали специализированные навыки в универсальную локомоционную политику на основе трансформеров, которая может работать с различными местностями и корректировать походку робота в зависимости от восприятия окружающей среды и состояния робота.

Затем они опробовали ее на специально построенном четвероногом роботе по прозвищу «Барки», который смог пройти дистанцию со скоростью вдвое меньшей, чем собака, что было продемонстрировано при обучении реальных собак прохождению дистанции:

Полная информация содержится в отчете «Barkour: Benchmarking Animal-level Agility with Quadruped Robots» и вкратце изложены в этом видео:

Barkour vb - недавнее четвероногое пополнение зверинца MuJoCo. Коллекция высококачественных моделей роботов с открытым исходным кодом для физического движка MuJoCo, курируемая Google DeepMind, где он присоединяется к ряду четвероногих симуляторов, включая Unitree Go, Anybotics ANYmal и Boston Dynamics Spot.