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Humanoid 宣布其 KinetIQ Ascend 强化学习方法
新系统在多项任务上进行了测试，包括从垃圾箱中拾取零件、将物体交给人类以及使用双臂举起和移动容器。事实证明，它在一系列操纵场景中都是有效的。
来源:RoboticsTomorrow News新系统在多项任务上进行了测试，包括从垃圾箱中拾取零件、将物体交给人类以及使用双臂举起和移动容器。事实证明，它在一系列操纵场景中都是有效的。
英国伦敦，2026 年 6 月 29 日 — 英国机器人和人工智能公司 Humanoid 推出了 KinetIQ Ascend，这是该公司的强化学习方法，旨在以人类速度甚至超越人类速度达到 99.9% 的操纵可靠性。 KinetIQ Ascend 基于之前发布的 KinetIQ 平台而构建，具有试错学习功能，可帮助该公司的机器人直接改进工业任务。
在机器进给应用中，机器人从垃圾箱中拾取钢制轴承环并将其放置到传送带上，KinetIQ Ascend 将吞吐量提高了 42%，使机器人的运行速度是其最初学习的人类演示速度的 1.5 倍。
在一项非常不同的任务中，涉及从杂乱的手提包中挑选物品并将其交给人员，相同的方法将吞吐量提高了 85%，同时将成功率从 80% 提高到 98%。
在日益复杂的操作场景中，KinetIQ Ascend 持续提供显着改进。在第三项双手手提袋搬运任务中，机器人用双臂从桌子上提起手提袋，吞吐量增加了一倍多，成功率从 78% 上升到 99%，意味着失败率减少了大约 20 倍，所有结果仅在几天的训练后就实现了。
结果表明，KinetIQ Ascend 展示了一种开发机器人功能的新方法，在从高速单臂拣选到复杂的双手搬运等一系列实际操作任务中证明是有效的。
一种新方法还揭示了两个额外的发现：仅改进工作流程中最难的部分就可以改进整个任务，并且机器人能够泛化到他们在训练期间没有见过的对象。
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