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帮助机器人独立练习技能以适应陌生的环境
一种新算法可帮助机器人练习清扫和放置物体等技能，从而可能帮助它们提高在家庭、医院和工厂中执行重要任务的能力。
来源:MIT新闻 - 人工智能短语“实践使完美”通常保留给人类，但对于新部署在不熟悉的环境中的机器人来说，这也是一个很好的格言。
图片一个机器人到达仓库。它包含了经过训练的技能，例如放置一个物体，现在需要从不熟悉的架子上挑选物品。起初，机器需要努力，因为它需要熟悉其新环境。为了改进，机器人将需要了解所需改进的整体任务中的哪些技能，然后专门（或参数化）该动作。
人类现场可以对机器人进行编程以优化其性能，但是MIT的计算机科学和人工智能实验室（CSAIL）和AI Institute的研究人员开发了更有效的替代方案。在上个月的《机器人技术：科学与系统会议》上发表的“估计，推断和位置”（EES）算法使这些机器能够自行练习，有可能帮助他们在工厂，家庭和医院中的有用任务中改进。 调整情况
调整情况为了帮助机器人在诸如横扫地板之类的活动中变得更好，EES可以使用一个定位和跟踪机器周围环境的视觉系统。然后，该算法估计机器人如何可靠地执行动作（如扫描）以及是否值得练习更多。 EES预测机器人在完善了特定技能的情况下可以执行整体任务，最后它可以实践。视力系统随后检查了每次尝试后是否正确完成该技能。
ees可能会在医院，工厂，房屋或咖啡店等地方派上用场。例如，如果您希望机器人清理客厅，则需要练习诸如扫地之类的帮助。但是，根据Nishanth Kumar SM ’24及其同事的说法，EES只能使用少量练习试验来帮助机器人在不干预的情况下改善该机器人。