Zweibeinige Humanoide mögen tatsächlich kommen, aber Vierbeiner sind bereits hier. Sie sind in Labors, führen Inspektionen in Kraftwerken und Raffinerien durch, spielen Fußball und werden, was viele beunruhigt, sogar Polizisten.
„Spot“ von Boston Dynamics ist mit Abstand der bekannteste der Gruppe, aber viele Start-ups und Forschungseinrichtungen haben der Kategorie ihre eigene Note verliehen. Aus irgendeinem Grund hat sogar Xiaomi eines gemacht. Während Zweibeiner versuchen, ihre Arbeit unter Beweis zu stellen, erledigen Vierbeiner die Arbeit.
Das DeepMind-Team von Google (das kürzlich einen großen Teil des bedrängten Everyday Robots-Teams von Alphabet übernommen hat) hat gerade eine veröffentlicht Forschungsdokument Darin wird ein mögliches Benchmarking-System zur Quantifizierung der Leistung dieser Maschinen beschrieben. Mit einem Namen wie „Barkour“, muss man sich fragen, ob die Abteilung vom Titel her rückwärts gearbeitet hat.
Google Research weist auf mehrere beeindruckende Leistungen hin, die Vierbeiner im Laufe der Jahre vollbracht haben, vom Bergsteigen bis hin zum Laufen und Springen („Wippen ist viel einfacher als Gehen“, sagte mir ein MIT-Professor einmal), aber tatsächlich hat es keine gegeben. a Grundlinie. um die Wirksamkeit des Systems zu ermitteln.
Da diese Maschinen von Tieren inspiriert sind, kam das Forschungsteam zu dem Schluss, dass echte Tiere ihren Roboter-Gegenstücken die beste analoge Leistung bieten würden. Das bedeutete, im Labor einen Hindernisparcours einzurichten und ihn von einem Hund laufen zu lassen – sehen Sie sich oben den zähen kleinen Dackel an. Der Parcours bestand aus vier Hindernissen auf einer Fläche von 5 x 5 Metern, was dichter ist als die Hundeausstellungen, die ihn inspirierten.
Die Leistung wird auf einer Skala von 0 bis 1 bewertet, einer einfachen Binärzahl, um zu bestimmen, ob der Roboter die Lücke in den etwa 10 Sekunden, die ein Hund ähnlicher Größe dafür benötigt, erfolgreich überwinden kann. Es gibt mehrere Strafen für langsame Geschwindigkeiten und Sprünge oder das Übersehen von Hindernissen auf der Strecke. Google kommt zu dem Schluss:
Wir glauben, dass die Entwicklung eines Benchmarks für die Robotertechnik auf Beinen ein wichtiger erster Schritt zur Quantifizierung des Fortschritts in Richtung Agilität auf Tierebene ist. […] Unsere Ergebnisse zeigen, dass Barkour ein herausfordernder Benchmark ist, der leicht angepasst werden kann, und dass unsere lernbasierte Methode zur Lösung des Benchmarks einen vierbeinigen Roboter mit einer einzigen Low-Level-Richtlinie bereitstellt, der eine Vielzahl von Low-Level-Agilen ausführen kann Fähigkeiten.
Die Organisation sagt, Barkour habe sich selbst angesichts unvermeidlicher unerwarteter Ereignisse und Hardwareprobleme als effektiver Bezugspunkt erwiesen. Der im Test eingesetzte Roboterhund konnte bei einem Misserfolg selbstständig aufstehen und zur Startlinie zurückkehren.
