几乎每周，都会有某种四足机器人获得一项又一项令人印象深刻的（有时甚至是令人恐惧的）能力或技巧。但尽管波士顿动力 Spot 机器人的新功能很酷，但在没有行业标准指标的情况下，很难可靠地将新开发的能力与其他能力进行比较。
鉴于此，谷歌的一组研究科学家正致力于通过他们的新系统来简化评估，这个系统如同其明显之处一样巧妙：机器人障碍赛道，类似于狗狗敏捷比赛。是时候伸展那些机器人肢体，为下一代四足机器做好Barkour的准备了。
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该团队在一篇上周发布的博客文章中解释说：“虽然研究人员已经让机器人在一些障碍物上行走或跳跃，但仍然没有一个普遍接受的基准来全面衡量机器人的敏捷性或移动性。”“相比之下，基准是机器学习发展背后的驱动力，例如计算机视觉的ImageNet，以及强化学习（RL）的OpenAI Gym。”因此，“Barkour：使用四足机器人对标动物级别敏捷性”旨在弥补这一研究空白。
简单来说，Barkour 敏捷赛道与许多狗狗赛道几乎相同，只是为了方便在实验室设置而缩小了尺寸，只有 5x5 米。目前的标准版本包含四个独特的障碍物——一排需要穿梭的杆子、一个需要上下攀爬的 A 字形架、一个 0.5 米的跳远障碍，最后是跳上一个终端桌的台阶。
为了确保 Barkour 设置对模仿狗的机器人公平，该团队首先让真正的犬类参与——这次是一些“dooglers”，也就是谷歌员工自己的四足宠物。据该团队介绍，小型犬完成赛道大约需要 10 秒，而机器人通常需要大约两倍的时间。
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每个障碍物的得分在 0 到 1 之间，基于新手敏捷比赛中小型犬设定的目标时间（约 1.7 米/秒）。总而言之，每只四足机器人必须完成所有五个挑战，但因失败、跳站或通过赛道速度过慢而受到处罚。
该团队解释说：“我们认为，为有腿机器人开发一个基准是量化朝着动物级别敏捷性进展的重要第一步。”他们补充说，未来，Barkour 系统有望为行业研究人员提供一个“易于定制”的基准。
