Как глубокое обучение с подкреплением применяется в задачах робототехники?

Глубокое обучение с подкреплением (Deep RL) применяется в робототехнике для обучения роботов выполнению сложных задач. www.geeksforgeeks.org www.ultralytics.com

Некоторые области применения:

• Манипулирование и хватание. www.geeksforgeeks.org Роботы учатся выбирать и размещать предметы, собирать детали или манипулировать инструментами. www.geeksforgeeks.org
• Передвижение. www.geeksforgeeks.org Роботы на ногах, роботы на колёсах и дроны учатся ходить, бегать, сохранять равновесие или летать в динамичных условиях. www.geeksforgeeks.org
• Автономные транспортные средства. www.geeksforgeeks.org Deep RL используется для оптимизации траектории, планирования движения и контроля в самоуправляемых автомобилях и дронах. www.geeksforgeeks.org
• Промышленная автоматизация. www.geeksforgeeks.org Роботы на базе Deep RL выполняют задачи в опасных или высокоточных средах, таких как производство, выравнивание металлических поверхностей и сборочные линии. www.geeksforgeeks.org
• Роевая робототехника. www.geeksforgeeks.org Несколько роботов координируют свои действия с помощью Deep RL для достижения коллективных целей, таких как исследование или транспортировка объектов. www.geeksforgeeks.org
• Взаимодействие человека и робота. www.geeksforgeeks.org Deep RL позволяет роботам адаптироваться к предпочтениям человека и учиться на демонстрациях или обратной связи. www.geeksforgeeks.org

Например, робот может научиться поднимать незнакомые объекты, напрямую обрабатывая входные данные со своей камеры и получая положительное вознаграждение за успешные захваты. www.ultralytics.com