SERL
20分钟学会装配电路板!开源SERL框架精密操控成功率100%,速度三倍于人类
现在,机器人学会工厂精密操控任务了。近年来,机器人强化学习技术领域取得显著的进展,例如四足行走,抓取,灵巧操控等,但大多数局限于实验室展示阶段。将机器人强化学习技术广泛应用到实际生产环境仍面临众多挑战,这在一定程度上限制了其在真实场景的应用范围。强化学习技术在实际应用的过程中,任需克服包括奖励机制设定、环境重置、样本效率提升及动作安全性保障等多重复杂的问题。业内专家强调,解决强化学习技术实际落地的诸多难题,与算法本身的持续创新同等重要。面对这一挑战,来自加州大学伯克利、斯坦福大学、华盛顿大学以及谷歌的学者们共同开发
2/21/2024 2:40:00 PM
机器之心
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