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有朝一日强化学习如何改变您的工业机器人操作

在机器人技术的前沿,许多研究人员和初创公司正在积极争取在使用工业机器人方面实现更高水平的智能。与即将出现的机器人相比,当今的工业机器人,即使是那些配备了机器人视觉系统的机器人,也显得僵硬和缺乏灵活性。

强化学习 (RL) 的进步是迄今为止最有前途和最实用的机器人智能形式之一。有一天,支持 RL 的机器人可能会改变您的组织实现自动化的方式。

什么是机器人强化学习及其工作原理?

RL 是一种机器人编程,它允许机器人根据与周围环境的重复交互来学习行为。机器人操作员对机器人进行编程,指定要做什么而不是如何做。机器人会获得一系列奖励,然后学习以不那么严格的预编程和更具适应性的行为来完成任务。

RL 算法有两种形式:策略搜索和基于值函数的方法。过去,机器人学习从显式状态到动作的直接映射,而在后者中,机器人学习评估状态值并基于该值采取行动的中间结构。无论哪种方式,这两种类型的机器人强化学习都提供了一种更先进的学习新任务的方法。

强化学习对工业机器人的好处

在工业机器人中实施 RL 有许多潜在的好处。首先,这种学习技术使机器人能够执行更复杂的任务。相比之下,今天的机器人坚持一个封闭的预设路径,有一定的空间来应对变量,而未来具有 RL 能力的工业机器人在他们可以做的事情上将更加灵活。

这些类型的机器人可以在动态环境中运行,即使是他们以前从未见过的环境,并可以快速学习完成任务的最佳方法。这种灵活性极大地扩展了工业机器人的应用,同时也显着减少了编程和操作员干预的要求,有助于提高生产力。

虽然现在工业机器人的强化学习在商业上可能不可行,但密切关注下一步是明智的,这种机器人学习方法迟早会彻底改变工业机器人。

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