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利用深度强化学习革新工业机器人
在工业自动化领域，机器人占据了中心位置，但掌握物体抓取和组装等复杂任务一直是一个障碍。然而，青岛理工大学研究人员最近取得的突破有望改变这一局面。 释放自主机器人的潜力 半自主和自主机器人正在掀起波澜 […]The post Revolutionizing Industrial Robotics with Deep Reinforcement Learning First appeared on Physics Alert.
来源:Physics Alerts在工业自动化领域，机器人占据着中心位置，但掌握诸如物体抓取和组装等复杂任务一直是一个障碍。
然而，青岛理工大学研究人员最近取得的突破有望改变这一局面。
释放自主机器人的潜力
释放自主机器人的潜力半自主和自主机器人正在从制造业到物流业等各个行业掀起波澜。
机器人它们协助人类工人和简化流程的能力是不可否认的。
但如果它们能做的不仅仅是协助呢？ 如果它们能够自行学习和适应呢？
工业自动化的挑战
工业自动化的挑战工业机器人长期以来一直被誉为制造业的未来，具有高效和高精度的特点。
然而，它们对特定任务的大量编程的依赖一直是一个瓶颈。
这个艰苦的过程不仅耗费时间，而且限制了灵活性。
改变游戏规则的解决方案
改变游戏规则的解决方案进入深度强化学习，这是一种尖端方法，它使机器人能够像人类一样通过反复试验进行学习。
青岛理工大学的研究人员利用这项技术彻底改变了工业机器人技术。
突破性研究
突破性研究陈成军、张浩及其团队的研究发表在《国际先进制造技术杂志》上，介绍了针对工业机器人量身定制的新型深度学习算法。
深度学习算法这些算法加快了抓取和组装任务的训练过程，为更快的适应和部署铺平了道路。
深度学习快速技能获取
深度学习快速技能获取研究人员设计了一种基于深度 Q 学习的抓取算法和一种基于 PPO 的组装算法。
这些算法不仅关乎速度；它们关乎效率。