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麻省理工開發新框架，使機器人快速在新環境中學習

2023-08-14 10:18:57來源：OFweek機器人網關鍵詞：機器人算法系統閱讀量：25081

導讀：為解決這一問題，MIT團隊設計了算法系統，在機器人失敗時生成“反事實”解釋,指出哪些元素需要改變才能成功完成任務，系統隨后將這些解釋展示給用戶，并征詢額外反饋意見。

　　近日MIT研究人員開發了一套框架，可以讓非技術背景的用戶幫助機器人在新環境中快速進行技能調整和學習，這項技術有助于家用機器人克服在真實環境中可能出現的失敗情況,實現順暢協作。

　　該研發團隊表示，現有家用機器人大多是在工廠進行預訓練后出廠，但訓練環境與用戶家中實際情況存在差異，導致機器人工作時可能失敗。以往的方法需要用戶重新演示來訓練機器人，但效率不高。

　　為解決這一問題，MIT團隊設計了算法系統，在機器人失敗時生成“反事實”解釋,指出哪些元素需要改變才能成功完成任務，系統隨后將這些解釋展示給用戶，并征詢額外反饋意見。

　　舉例來說，如果要機器人抓取桌上的印有標志的馬克杯失敗，系統會生成諸如“改變杯子顏色”等反事實解釋，用戶就可以指出杯子顏色對完成任務無關緊要。

　　借此，系統便可以獲知哪些視覺要素對任務不重要，然后通過數據增強生成新數據重新訓練機器人，從而實現對相似任務的快速泛化。

　　與要傳統需要用戶大量演示的方法相比，該方法訓練樣本需求更少，學習性更好。

　　MIT團隊表示，該框架使普通用戶也可以參與機器人的訓練過程，促進家用機器人更好地適應實際生活環境。這項研究成果展現了機器人與人類協作性的新方向，有望加速機器人技術的普及應用。

　　原標題:麻省理工開發新框架，使機器人無需專業知識也可在新環境中快速學習

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