IAI无尘室规格宽滑块型电缸CORETEC压力机
IAI无尘室规格宽滑块型电缸CORETEC压力机
IAI无尘室规格宽滑块型电缸CORETEC压力机
IAI无尘室规格宽滑块型电缸CORETEC压力机
传统的机器人学研究认为，需要非常清楚要抓取的物体的三维几何形状，分析受力位置和力的大小，再反向计算机器手如何一步步移动到这些位置。但这种方式抓取不规则形状和柔性物体会很困难。例如毛巾，可能需要看成一系列刚体的链接，再进行动力学建模分析，但是计算量比较大。而小黄鸭那样的橡胶，外部并不能看出弹性程度，难以计算出需要施加的正确的力。
Pieter Abbeel、DeepMind和OpenAI关于机器人控制的研究，都以此深度强化学习为基础。基于强化学习进行机器人抓取，以机器视角看到的图像为输入，以机器最终抓到物体为目标，不断对机器进行训练，从而在不建模和不做受力分析的情况下，实现对物体的抓取。Pieter Abbeel已经展示过机器人叠毛巾，开瓶盖，装玩具等复杂的动作。
不过基于强化学习也仍有很多问题，如效率低、推理过程长、任务难以描述、不能终身学习、不能限度从真实世界获取信息等。其中一些通过meta学习，one-shot学习，迁移学习，VR示教等方法的引入得到了改善，有些则还暂时难以解决。
