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不同的机器人可以“学习”执行任务，而不需要新代码
人们向其他人学习是相当容易的——我们这样做已经有大约 30 万年了——因为我们可以观察、复制和修改他们正在做的事情。对我们来说，以这种方式向其他动物学习并不容易，因为我们的认知和身体越不相似，就越难复制和修改它们的行为。了解植物、真菌、原生动物和细菌很容易，但是向它们学习呢？算了。继续阅读类别：机器人学、工程标签：洛桑联邦理工学院、学习
来源:New Atlas | robotics人们向其他人学习是相当容易的——我们这样做已经有大约 30 万年了——因为我们可以观察、复制和修改他们正在做的事情。对我们来说，以这种方式向其他动物学习并不容易，因为我们的认知和身体越不相似，就越难复制和修改它们的行为。了解植物、真菌、原生动物和细菌很容易，但是向它们学习呢？忘了它。
So, what about robots?当然，我们可以对它们进行编程，让它们做人类所做的事情（并且以更快的速度），它们可以通过观察工作中的人类来学习，但是我们可以向具有不同结构、操作系统和代码的机器人“教授”相同的物理技能吗？
瑞士洛桑联邦理工学院 (EPFL) 工程学院学习算法和系统实验室 (LASA) 的研究人员创造了一种新方法来帮助机器人模拟人类活动，这样高度多样化的机器人就不需要人类定制代码来适应每种机器人类型。对于研究人员和工业界来说，这样的系统可以节省大量的成本和时间。
在他们的《科学机器人》论文中，Sthithpragya Gupta 和 Aude Billard 讨论了运动智能（一种从演示中学习 (LfD) 的新方法）如何让形状各异（如 R2D2 和洗碗机）的机器人通过观察人类教师的相同演示来获得新技能。
2026 LASA EPFL CC BY SA
虽然机器人专家已经将 LfD 用于同一型号的机器人，但运动智能会“扫描”活动 - 以数学方式将观察到的动作转换为适合每个机器人的单独关节和运动限制以及其他身体约束和优势的策略。在从几次甚至一次演示中学习之后，“学生”机器人——无论其体型如何——都使用“全局稳定的动力系统”来成功完成新任务。
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