Двуногие гуманоиды, возможно, и появятся, но четвероногие уже здесь. Они работают в лабораториях, инспектируют электростанции и нефтеперерабатывающие заводы, играют в футбол и даже — к большому беспокойству многих — становятся полицейскими.
Spot от Boston Dynamics легко узнаваем, но многие стартапы и исследовательские институты внесли свой вклад в эту категорию. Черт возьми, даже Xiaomi по какой-то причине сделал один. В то время как поставщики двуногих пытаются доказать свою работу, четвероногие делают свою работу.
Команда Google DeepMind (которая недавно поглотила большую часть осажденной команды Alphabet Everyday Robots) только что выпустила исследовательский документ, в котором излагается потенциальная система бенчмаркинга для количественной оценки производительности этих машин. С таким именем, как «Баркур», нужно задаться вопросом, не работал ли отдел в обратном направлении от названия.
Исследование Google указывает на различные впечатляющие подвиги, совершенные четвероногими за эти годы, от походов в горы, бега и прыжков («кувыркаться намного легче, чем ходить», как однажды сказал мне профессор Массачусетского технологического института), но на самом деле не было исходный уровень для определения эффективности системы.
Кредиты изображений: Google
Учитывая, что эти машины вдохновлены животными, исследовательская группа определила, что настоящие животные обеспечат лучший аналог по производительности для своих роботизированных аналогов. Это означало создание в лаборатории полосы препятствий, которую должна пробежать собака. Трасса состояла из четырех препятствий на площади 5 × 5 метров, которая, как отмечается, более плотная, чем выставки собак, которые ее вдохновили.
Производительность оценивается по шкале от 0 до 1 — простой двоичный код, позволяющий определить, может ли робот успешно пересечь пространство за 10 или около того секунд, которые требуются для этого собаке аналогичного размера. Различные штрафы за низкую скорость, а также за пропуск или преодоление препятствий на трассе. Гугл заключает:
Мы считаем, что разработка эталона для робототехники на ногах является важным первым шагом в количественной оценке прогресса на пути к подвижности на уровне животных. […] Наши результаты показывают, что Barkour — это сложный тест, который можно легко настроить, и что наш основанный на обучении метод решения теста предоставляет четвероногому роботу единую низкоуровневую политику, которая может выполнять различные гибкие низкоуровневые навыки.
Организация говорит, что Barkour оказался эффективным эталоном даже перед лицом неизбежных неожиданных событий и проблем с оборудованием. Робот-собака, использованная в испытании, могла встать на ноги и самостоятельно вернуться на стартовую линию в случае неудачи.