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谷歌模擬遠(yuǎn)程操縱機(jī)器人 讓機(jī)器人也可以自主學(xué)

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據(jù)外媒報(bào)道,近日,谷歌大腦展示了如何讓機(jī)器人沒有目標(biāo)地“玩”也可以變得更聰明。谷歌通過模擬遠(yuǎn)程操縱機(jī)器人獲得了一個(gè)數(shù)據(jù)集“Learning from Play data(LfP)”。在遠(yuǎn)程操作中,研究人員讓機(jī)器人用機(jī)械手和機(jī)械臂與現(xiàn)實(shí)世界交互,但是沒有具體的目標(biāo)。 谷歌將這個(gè)數(shù)據(jù)集用于系統(tǒng)內(nèi),該系統(tǒng)試圖對這些有趣的動作序列進(jìn)行分類,并將它們映射到一個(gè)潛在的空間。同時(shí),系統(tǒng)中的另一個(gè)模塊試圖查看潛在空間并提出可以將機(jī)器人從其當(dāng)前狀態(tài)轉(zhuǎn)換到其目標(biāo)狀態(tài)的動作序列。 谷歌將使用這個(gè)數(shù)據(jù)集的方法與使用行為克隆技術(shù)等方法做比較,結(jié)果發(fā)現(xiàn)使用LfP數(shù)據(jù)集的機(jī)器人表現(xiàn)更穩(wěn)定,且在大部分任務(wù)中成功率都較高。有趣的是,研究人員還發(fā)現(xiàn),使用LfP數(shù)據(jù)集訓(xùn)練的機(jī)器人在首次失敗后會多次重新嘗試完成任務(wù),且在從未接受過任務(wù)標(biāo)簽訓(xùn)練的情況下,機(jī)器人的潛在規(guī)劃空間會學(xué)會嵌入任務(wù)語義。

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巨人網(wǎng)絡(luò)通訊聲明:本文標(biāo)題《谷歌模擬遠(yuǎn)程操縱機(jī)器人 讓機(jī)器人也可以自主學(xué)》,本文關(guān)鍵詞  谷歌,模擬,遠(yuǎn)程,操縱,機(jī)器人,;如發(fā)現(xiàn)本文內(nèi)容存在版權(quán)問題,煩請?zhí)峁┫嚓P(guān)信息告之我們,我們將及時(shí)溝通與處理。本站內(nèi)容系統(tǒng)采集于網(wǎng)絡(luò),涉及言論、版權(quán)與本站無關(guān)。
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