训练AI系统的机器人D'Claw和D'Kitty
用于控制机器人的人工智能系统，测量其性能所使用的基准通常仅限于为工业环境设计的昂贵硬件，这些硬件可能要花费数万美元。
来自加州大学伯克利分校（UC Berkeley）和谷歌大脑（Google Brain）的研究人员，通过引入用于低成本机器人学习的机器人基准（ROBEL）解决了这个问题，ROBEL是一个开源平台，旨在鼓励快速实验和硬件上的强化学习。ROBEL还提供了专门用于跟踪低成本机器人上人工智能系统质量的基准任务。
自然，那些更便宜的、能用于平台和性能基准的机器人，更适合被开发者、学生或对迭代技术感兴趣的初创企业采用。
ROBEL被创造出来和D'Claw（一个三指机器人手）、D'Kitty（一个四腿机器人）两台机器人一起工作。它们由Trossen Robotics公司制造，全组装版机器人套件售价分别为3200美元和3700美元。D'Claw具有9自由度，而D'Kitty具有12自由度。
ROBEL的创造者在arxiv上发表的一篇论文中说：“这些低成本、模块化的机器人易于维护，并且足够强大，能够从零开始持续稳定地在硬件上强化学习，迄今记录了14000多个训练小时。”
相比之下，Sawyer和Baxter机器人在实验室环境中享有盛誉，但价格远远超过15000美元，而Franka这样的机器人手臂价格可能超过10000美元。Baxter制造商Rethink Robotics于2018年底被哈恩集团（Hahn Group）收购。
近几个月来，降低成本和提高支付能力一直是机器人研究人员关注的焦点。今年早些时候，加州大学伯克利分校（UC Berkeley）发布了blue，一款两臂机器人，其手爪价格不到5000美元，备受赞誉。PyRobot是Facebook人工智能研究公司今年夏天发布的一个机器人框架，与售价5000美元的机器人LoCoBot合作推出。
ROBEL基准是为执行像d'claw的“旋转和滚动”和d'kitty的“站立和行走”这样的任务而设计的。一只擅长拧紧或拧松的机械手可以用来操作工厂里的阀门，也可以用来简单地打开罐子，而一个知道如何用四条腿走动的机器人则可以用移动来爬过障碍物或行走。
为了帮助用户加速开发和实验，ROBEL还包括一个模拟器，允许合并合成数据。
ROBEL将出席10月30日在东京大学举行的机器人学习会议（Corl 2019）。
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作者：KHARI JOHNSON
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