機器人可靠性新紀元：如何將RL與控制技術(shù)結(jié)合，實現(xiàn)99.9%的完美表現(xiàn)？

真實世界，才是檢驗機器人 Learning 有效性的終極考場。

原標題：萬字長文珍藏版：RL+Control 如何將機器人可靠性逼進 99.9%？丨 GAIR Live
文章來源：AI科技評論
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機器人可靠性與強化學(xué)習(xí)的未來發(fā)展

在2024年12月8日的線上圓桌沙龍上，來自不同高校的專家圍繞“RL+Control：將機器人可靠性逼近99.9x%”的主題展開了深入討論。會議的主要內(nèi)容集中于如何利用強化學(xué)習(xí)（RL）和基于模型的控制（MBC）提高機器人在真實世界中的穩(wěn)定性和可靠性。

1. 機器人可靠性的多維度考量

石冠亞教授指出，機器人可靠性涉及底層硬件的穩(wěn)定性和恢復(fù)能力，強調(diào)不能一概而論，需結(jié)合不同場景的泛化需求。而朱秋國教授認為，學(xué)術(shù)界與產(chǎn)業(yè)界對可靠性的理解存在差異，強調(diào)硬件和軟件結(jié)合后的可靠性是機器人產(chǎn)品成功的關(guān)鍵。

2. 強化學(xué)習(xí)與控制的結(jié)合

羅劍嵐博士提到，為了讓機器人在復(fù)雜環(huán)境中達到100%的成功率，需要將強化學(xué)習(xí)與模仿學(xué)習(xí)結(jié)合。在現(xiàn)實世界中，很多任務(wù)并不要求100%的成功率，而是滿足設(shè)定的目標值。盧宗青教授則認為，強化學(xué)習(xí)與環(huán)境的交互是實現(xiàn)高性能操作的關(guān)鍵。

3. Locomotion與Manipulation的挑戰(zhàn)

在討論機器人移動能力（Locomotion）與操作能力（Manipulation）時，專家們強調(diào)這兩者面臨的挑戰(zhàn)截然不同。石冠亞教授指出，Sim2Real強化學(xué)習(xí)方法在離線計算能力方面具有優(yōu)勢，但面臨狀態(tài)估計問題。朱秋國教授則認為，傳統(tǒng)控制方法在某些場景下依然有效，但強化學(xué)習(xí)在復(fù)雜操作中的靈活性更高。

4. 未來發(fā)展方向與技術(shù)路線

專家們一致認為，未來機器人研發(fā)需注重算法的創(chuàng)新。盧宗青教授表示，強化學(xué)習(xí)算法的設(shè)計應(yīng)考慮機器人學(xué)習(xí)的特性，尋找適合機器人領(lǐng)域的特定算法。羅劍嵐博士則認為，解決機器人操作問題需關(guān)注核心問題，推動新算法的出現(xiàn)。

5. 結(jié)論與展望

綜上所述，提升機器人可靠性與穩(wěn)定性是一個復(fù)雜的系統(tǒng)工程，需綜合考慮硬件、軟件及算法的協(xié)同作用。通過強化學(xué)習(xí)與控制的結(jié)合、針對性的新算法開發(fā)，未來機器人在多樣化場景中的應(yīng)用將更為廣泛，助力實現(xiàn)更高的操作可靠性。

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