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2024-10-29 17:17:09
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加州大学伯克利分校打造机器人“学徒”:会玩积木、还能组装宜家家具
近日,加州大学伯克利分校 BAIR 实验室的 Sergey Levine 研究团队提出了一种名为 HIL-SERL 的强化学习框架,旨在解决机器人在现实世界中学习复杂操作技能的难题。 这项新技术将人类演示和纠正与高效的强化学习算法相结合,使机器人能够在短短1到2.5小时内掌握各种精密灵巧的操作任务,例如动态操作、精密装配和双臂协作。以前,让机器人学习新技能,那叫一个费劲,就像教一个熊孩子写作业,得手把手地教,还得一遍遍地纠正。更让人头疼的是,现实世界里各种情况复杂多变,机器人往
2023-09-06 11:55:34
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基于视觉追踪!机器人在捉人游戏中能“以智取胜”了
["加州大学伯克利分校的研究人员开发出机器人视觉追踪技术,","通过特权学习,机器人能够预测目标动向和意图,","这一突破将机器人技术应用推向真实世界。"]