想要在現實世界的機器人身上探索強化學習（RL），并非易事。
首先，你得擁有類似這樣的機器人平臺：
而像這樣的一只PR2，售價高達40萬美元（約合人民幣286萬元）。
這就足以讓很多剛剛起步，或者正想涉足RL/機器人學研究的小型實驗室望而卻步了。
不過現在，谷歌正在試圖讓這件事變得更簡單，更便宜。
比如這樣一只三指機器人：
價格僅3500美元（約合人民幣2.5萬元）。
還有這樣一只四足機器人：
價格4200美元（約合人民幣3萬元）。
并且，還有相應的開源代碼，和精心設計的基準測試作為配套。
這就是谷歌的ROBEL基準。這項研究登上了CoRL 2019。
ROBEL
ROBEL由兩只機器人組成，適用于不同的強化學習研究任務。
三指手形機器人，名為D’Claw，擅長學習靈巧操作任務。
D’Claw執行任務的過程中有三種常見的操縱行為。
旋轉，將物體旋轉到指定的角度。
以及擰緊。
四足機器人，名叫D’Kitty，是只小貓咪，擅長學習敏捷移動。
它的三種基準測試動作，是站立，定向和行走。
機器人的設計都基于現成的組件和常用的原型制作工具（3D打印或激光切割），模塊化，易于組裝，易于維護。
即使你對硬件并不在行，也僅需要幾個小時的時間，庫卡機器人何服電機維修，就能構建完成。
ROBEL還為所有這些基準測試任務提供了模擬器，有助于研究人員進行算法開發和快速原型設計。
可復現，很魯棒
聽上去便宜好用的ROBEL，到底靠不靠譜呢？
迄今為止，谷歌已經對其進行了長達14000多個小時的訓練。
實驗證明，ROBEL能夠勝任多種機器學習算法。
并且，兩個不同的實驗室分別對ROBEL進行了“試用”。僅使用ROBEL的設計文件和裝配說明，兩個實驗室都成功復現了ROBEL的兩個硬件平臺。
兩個實驗室都對自己組裝起來的ROBEL進行了基準任務測試。
兩條訓練曲線幾乎重合。也就是說，在不同地點建造的兩只機器人，機器人維修，不僅表現出了相似的訓練進度，并且最終都收斂到了同一性能水準。
還真是便宜又好貨啊。