毫無疑問，未來機器人將在我們的生活中扮演越來越重要的角色，但是要達到一個真正有用的階段，仍然有許多挑戰需要克服-包括無需人工干預的導航。是的，我們處于一個算法允許機器人學習如何移動的階段，但是該過程很復雜，需要大量人工輸入，要么是在跌倒時撿起機器人，要么將其移回機器人。它的訓練空間，如果它徘徊。但是Google的最新研究可能會使這種學習過程變得更加簡單。
快遞分揀機器人視頻教學通過成功地調整現有算法，GoogleRoboTIcs的研究人員能夠獲得一個四足機器人，以獨自學習并在幾個小時內學習如何前進，后退和轉彎。首先，他們取消了環境建模。通常，在機器人有機會學習走路之前，在虛擬環境中的虛擬機器人中對算法進行測試。雖然這有助于防止損壞實際的機器人，但模仿礫石或柔軟的表面等東西非常耗時且令人費解。
京東快遞分揀機器人是哪國產的因此研究人員從一開始就開始在現實世界中進行訓練，并且由于現實世界提供了自然的環境變化，因此該機器人可以更快地適應各種變化，例如臺階和不平坦的地形。但是，仍然需要人工干預，研究人員必須在訓練過程中操縱機器人數百次。因此，他們著手解決這個問題，并通過限制機器人的范圍并讓它一次學習多個動作來做到這一點。如果機器人在向前行走時到達其邊緣，它將識別其位置并開始向后行走，從而在減輕人為干預的同時學習新技能。
借助該系統，該機器人能夠通過反復試驗最終學習如何自主導航多個表面，從而最終消除了人類參與的需要-這是使機器人更有用的一個重要里程碑。但是，這項研究并非沒有局限性。當前設置使用高架運動捕獲系統來允許機器人識別其位置-不能在任何現實世界的機器人應用程序中復制的東西。盡管如此，研究人員希望將新算法應用于不同類型的機器人，甚至在同一學習環境中甚至適用于多個機器人，從而創造知識和理解體系，從而有助于在各個領域推動機器人技術的發展。
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