感觉几乎每个星期左右，某人的四足机器人都会获得另一种令人印象深刻（有时令人恐惧）的能力或技巧。但是，尽管 Boston Dynamics Spot 机器人的新功能可能很酷，但在没有任何行业标准指标的情况下，很难可靠地将新开发的人才与其他人进行比较。
知道这一点后，谷歌的一组研究科学家正致力于通过他们的新系统简化评估，该系统既巧妙又显而易见：类似于狗敏捷比赛的机器人障碍课程。是时候伸展那些机器人的四肢，为八酷准备下一代四足机器了。
“[W] 虽然研究人员已经使机器人能够远足或跳过一些障碍，但仍然没有普遍接受的基准来全面衡量机器人的敏捷性或机动性，”该团队在上周发表的一篇博客文章中解释道。“相比之下，基准测试是机器学习发展背后的推动力，例如用于计算机视觉的 ImageNet 和用于强化学习 (RL) 的 OpenAI Gym。”因此，“Barkour：用四足机器人对动物级敏捷性进行基准测试”旨在纠正这一缺失的研究。
简而言之，Barkour 敏捷训练场与许多狗训练场几乎相同，只是在 5 x 5 米处更紧凑，以便在实验室中轻松设置。当前的标准版本包括四个独特的障碍——一排穿梭于其间的杆子、一个可以上下攀爬的 A 型框架结构、一个 0.5 米的跳远，以及最后一个踏上茶几的台阶。
为了确保 Barkour 设置对模仿狗的机器人公平，该团队首先为真正的狗提供了空间——在这种情况下，一小群“dooglers”，也就是谷歌员工自己的四足朋友。据该团队称，小型犬能在大约 10 秒内完成课程，而机器人通常需要大约两倍的时间。
每个障碍的得分在 0 到 1 之间，并且基于在新手敏捷比赛中为小型犬设定的目标时间（大约 1.7m/s）。总而言之，每个四足机器人都必须完成所有五项挑战，但会因失败、跳过站点或在整个过程中机动太慢而受到处罚。
“我们认为，为有腿机器人开发基准是量化动物级敏捷性进展的重要的第一步，”该团队解释说，并补充说，向前推进，Barkour 系统可能为行业研究人员提供一个“易于定制”的基准。
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