機器狗「成精」了！做足球守門員，攔截成功率比人類高18.5%

近日，美國論文預印本發布平台arXiv收錄了一篇關於四足機器人攔截足球的論文，美國加州大學伯克利分校等學校的研究人員為名叫迷你獵豹的四足機器人部署了一個強化學習（Reinforcement Learning）框架，能夠讓它完成足球守門任務。該四足機器人對隨機射門的成功攔截率高達87.5%，而人類足球運動員的平均成功率為69%。<br />
這項研究通過使用分層次強化學習框架，在四足機器人上結合了高動態運動和精確的物體感知方法。四足機器人在進行運動時，能用其末端執行器跟蹤自身運動軌跡，並完成一系列的截球動作。<br />
研究人員在麻省理工學院實驗室進行了攔截足球的相關實驗，並發表了名為《Creating a Dynamic Quadrupedal Robotic Goalkeeper with Reinforcement Learning（使用強化學習創建動態四足機器人守門員）》的論文，研究實驗展示了四足機器人能夠有效地攔截快速移動的球。<br />
如何讓四足機器人成為足球守門員，這個問題要分三個步驟解決：操縱四足機器人攔截快速移動物體、控制四足機器人進行高動態運動，以及擊中高速運動的足球。<br />
1、四足機器人對快速移動物體的捕捉、打擊<br />
在機器人操縱領域，人們已經廣泛地研究了如何讓機器人捕捉或擊打快速移動的物體這一課題。球是比較常見的用於