OP3 足球（DeepMind 双足踢球）

DeepMind 用深度强化学习教小型人形机器人 OP3 一对一踢足球。

这是 Google DeepMind 的工作，2023 年 4 月上 arXiv，2024 年 4 月发表于 Science Robotics。机器人是 Robotis 公司的 OP3，一款有 20 个可驱动关节的低成本小型人形机器人，任务是简化的一对一足球。训练全在 MuJoCo 仿真中进行：先分别训练起身、射门等技能，再蒸馏进一个策略，并与自己的历史版本对打（自博弈）继续提升。靠较高的控制频率、有针对性的动力学随机化和训练时施加扰动，策略零样本迁移到真机。与脚本控制器相比，行走快 181%、转身快 302%、起身时间少 63%、踢球快 34%。它是深度强化学习让双足机器人做敏捷全身动作的早期代表。

例子比赛中机器人会预判球的走向、侧身挡住对手的射门；被撞倒后能迅速爬起来继续追球。

也叫

OP3 Soccer、DeepMind 机器人足球、Learning Agile Soccer Skills

相关

强化学习、仿真到现实迁移、域随机化、自博弈、策略蒸馏、谷歌 DeepMind

来源

Learning Agile Soccer Skills for a Bipedal Robot with Deep Reinforcement Learning (arXiv 2304.13653)
OP3 Soccer 项目页

信息截至

2024-04