IAI電動夾手-寧國市
作者：IAI電動夾手-寧國市 來源：IAI電動夾手-寧國市 2024-04-07 瀏覽量：79
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1）強化學習
強化學習框架中，有一個包含神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的Agent負責決策。Agent以當前機器人傳感器所采集到的環(huán)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(huán)境狀態(tài)和行動帶來的結(jié)果Reward，決定下一步新的行動action。Reward根據(jù)控制目標進行設(shè)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(chǔ)。以此為基礎(chǔ)，強化學習在機器人控制方面出現(xiàn)了一些研究成果。
2）環(huán)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(jù)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有通用性。
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