腾讯机器狗，登上了Nature子刊封面！
在它的控制下，机器狗的动作与现实世界中的狗越来越相似。
注意，这里的两只机器狗玩起来了“定向越野”，还是那种追逐的。
在游戏中，两只机器狗分别扮演追逐者和逃跑者，逃跑者需要在没有被抓住的情况下到达指定的位置。
一旦到达指定位置，两只机器狗就会交换身份，这样来回进行，直到一只被抓住。
这款游戏的难点之一就是速度限制最大，两只机器狗不能单独靠速度取胜，必须规划出一定的策略。
甚至还有更困难的障碍赛，战斗更激烈，场面更精彩。
在这场机器人越野比赛的背后，应用了这个全新的控制框架。
采用了这个框架分层式策略，并使用生成模型我学会了动物的运动方式，训练数据来自一只拉布拉多犬。
这种方法使机器狗不再依赖物理模型或手工设计的奖励函数，并能像动物一样理解和适应更多的环境和任务。
像真狗一样运动
这只机器狗叫MAX，重量14公斤，每条腿上有三个行动器，平均可提供22NN·m的连续扭矩，最大可达30n·m。
MAX的亮点之一就是模仿现实世界中的狗。
在室内环境中，MAX脱离了研究人员，然后开始自由奔跑。
把MAX放在室外，它也可以在草地上快乐地奔跑和玩耍。
这种模仿在遇到有障碍的复杂地形时更加生动。
向上，MAX可以快速爬上楼梯。
向下，它还可以钻过障碍物，挡在它前面的横杆一点也没有碰到。
这一系列动作的背后是MAX控制系统从拉布拉多动作中学到的策略。
通过模仿真狗，MAX还可以规划更先进的策略，完成更复杂的任务。前面展示的追逐战就是一个很好的例子。
值得一提的是，除了让两只机器狗相互竞争外，研究人员还通过手柄控制加入了战斗。
从图中不难看出，真人控制模式下的机器狗(下图1号)不如纯机器方案(2号)灵活。
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