実際、二足歩行のヒューマノイドが登場するかもしれませんが、四足歩行のヒューマノイドはすでに存在しています。 彼らは研究室にいて、発電所や製油所で検査をしたり、サッカーをしたり、さらには――多くの人が懸念していることだが――警官になっている。
ボストン ダイナミクスの Spot は、その中で最もすぐに認識できますが、多くのスタートアップや研究機関がこのカテゴリに独自のアレンジを加えています。 へー、Xiaomiも何らかの理由でそれを作成しました。 二足歩行者の供給者が自分たちの仕事を証明しようとしている一方で、四足歩行者はその仕事をやり遂げています。
GoogleのDeepMindのチーム（最近、Alphabetの苦境に立たされているEveryday Robotsチームの大部分を吸収した）は、 研究論文を発表しました これらのマシンのパフォーマンスを定量化するための潜在的なベンチマーク システムの概要を説明します。 みたいな名前で 「バルクール」 この部門がタイトルから逆算したのかどうか疑問に思う人もいるだろう。
Google Researchは、山登りからランニング、ジャンプまで、四足動物が長年にわたって達成してきたさまざまな素晴らしい偉業を指摘している（「ひっくり返すほうが歩くよりずっと簡単だ」とMIT教授はかつて私に言った）が、実際にはベースラインは存在していない。システムの有効性を判断するため。
画像クレジット: グーグル
これらの機械が動物からインスピレーションを得ていることを考慮すると、研究チームは、本物の動物がロボットの同等の最高のパフォーマンスを提供すると判断しました。 それは、研究室に障害物コースを設置し、犬に走らせることを意味しました。上の粘り強い小さなウィンナーを見てください。 このコースは5×5メートルのエリアに4つの障害物で構成されており、そのインスピレーションとなったドッグショーよりも密度が高いと記されている。
パフォーマンスは 0 から 1 のスケールで評価されます。これは、同じサイズの犬が横断するのにかかる 10 秒程度でロボットが空間を横断できるかどうかを判断するための単純な 2 値です。 速度が遅かったり、コース上の障害物をスキップしたり失敗したりすると、さまざまなペナルティが課せられます。 Google は次のように結論付けています。
私たちは、脚式ロボットのベンチマークを開発することが、動物レベルの敏捷性への進歩を定量化するための重要な第一歩であると信じています。 […] 私たちの調査結果は、Barkour が簡単にカスタマイズできる挑戦的なベンチマークであること、およびベンチマークを解決するための学習ベースの方法が、さまざまな機敏な低レベル スキルを実行できる単一の低レベル ポリシーを備えた四足ロボットを提供することを示しています。
同組織は、避けられない予期せぬイベントやハードウェアの問題に直面しても、Barkour が効果的なベンチマークであることが証明されていると述べています。 実験に使用されたロボット犬は、失敗しても自力で立ち上がり、スタートラインに戻ることができた。