IAI電動夾手-寧國市
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1)強化學習
強化學習框架中,有一個包含神經網絡的Agent負責決策。Agent以當前機器人傳感器所采集到的環境為輸入,輸出控制機器人的行動命令action,機器人行動后,再觀察新的環境狀態和行動帶來的結果Reward,決定下一步新的行動action。Reward根據控制目標進行設置,并有正反向之分。例如,如果以自動駕駛為目標,正向的Reward的就是到達目的地,反向就是不能達到目的地,更不好的Reward就是出車禍。然后重復這個過程,目標是最大化Reward。

強化學習的控制過程,本來就是個正向反饋的控制過程,是AI用于機器人控制的基礎。以此為基礎,強化學習在機器人控制方面出現了一些研究成果。
2)環境中尋找目標
16年,李飛飛組放出了一篇論文,基于深度強化學習,在以目標圖像為輸入的情況下,不建圖去找東西。大致思路是:根據機器看到的圖,決定怎么走,然后再看圖,再決定新走的一步,直到找到東西。論文將目標圖像作為輸入,訓練出來的神經網絡具有通用性。
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