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蓝领工人将如何训练接替他们工作的类人机器人
卡内基梅隆大学 (CMU) 的研究人员开发了 H2O – Human2HumanOid – 一个基于强化学习的框架，允许人类仅使用 RGB 摄像头实时远程操作全尺寸人形机器人。这引出了一个问题：体力劳动很快就会远程完成吗？继续阅读类别：机器人技术、技术标签：机器人、机器人技术、远程操作、机器学习、卡内基梅隆
来源:New Atlas | robotics卡内基梅隆大学 (CMU) 的研究人员开发了 H2O – Human2HumanOid – 一个基于强化学习的框架，允许人类仅使用 RGB 摄像头实时远程操作全尺寸人形机器人。这引出了一个问题：体力劳动很快就会远程完成吗？
远程操作的人形机器人可以执行复杂的任务，这些任务 – 至少在现阶段 – 过于复杂，机器人无法独立执行。但实现对人形机器人的全身控制以实时复制我们的动作是一项具有挑战性的任务。这就是强化学习 (RL) 的作用所在。
强化学习RL 是一种机器学习技术，模仿人类的反复试验学习方法。使用 RL 的奖励和惩罚范式，机器人将从他们执行的每个动作的反馈中学习，并自我发现实现预期结果的最佳处理路径。与机器学习不同，强化学习不需要人类标记数据对来指导算法。
远程遥控人形机器人：示例 1
“H2O 遥控操作是一个基于强化学习 (RL) 的框架，它仅使用 RGB 摄像头即可实现人形机器人的实时全身遥控操作，”CMU 的 LeCAR（敏捷机器人学习与控制）实验室的 Tairan He 和该项目的首席研究员之一告诉 Tech Xplore。 “该过程首先通过一种新颖的‘模拟到数据’方法将人类动作重新定位到人形机器人能力，确保动作对于人形机器人的物理约束是可行的。然后，这个精炼的运动数据集在模拟中训练基于 RL 的运动模拟器，随后将其转移到真实机器人上而无需进一步调整。”
远程遥控人形机器人：示例 2
远程遥控人形机器人：示例 3
远程遥控人形机器人：示例 4
CMU 研究人员在 arXiv 预印本网站上发表的一篇论文中描述了他们的方法。
arXiv arXiv 机器人回报 r/Futurology