AIGC動態(tài)歡迎閱讀

原標題：20分鐘學會裝配電路板！開源SERL框架精密操控成功率100%，速度三倍于人類
關(guān)鍵字：機器人,任務(wù),教授,計算機科學,物體
文章來源：機器之心
內(nèi)容字數(shù)：7538字

內(nèi)容摘要：

機器之心專欄
機器之心編輯部現(xiàn)在，機器人學會工廠精密操控任務(wù)了。近年來，機器人強化學習技術(shù)領(lǐng)域取得顯著的進展，例如四足行走，抓取，靈巧操控等，但大多數(shù)局限于實驗室展示階段。將機器人強化學習技術(shù)廣泛應用到實際生產(chǎn)環(huán)境仍面臨眾多挑戰(zhàn)，這在一定程度上限制了其在真實場景的應用范圍。強化學習技術(shù)在實際應用的過程中，任需克服包括獎勵機制設(shè)定、環(huán)境重置、樣本效率提升及動作安全性保障等多重復雜的問題。業(yè)內(nèi)專家強調(diào)，解決強化學習技術(shù)實際落地的諸多難題，與算法本身的持續(xù)創(chuàng)新同等重要。
面對這一挑戰(zhàn)，來自加州大學伯克利、斯坦福大學、華盛頓大學以及谷歌的學者們共同開發(fā)了名為高效機器人強化學習套件（SERL）的開源軟件框架，致力于推動強化學習技術(shù)在實際機器人應用中的廣泛使用。項目主頁：https://serl-robot.github.io/
開源代碼：https://github.com/rail-berkeley/serl
論文題目：SERL: A Software Suite for Sample-Efficient Robotic Reinforcement LearningSERL 框架主要包含以下幾

原文鏈接：20分鐘學會裝配電路板！開源SERL框架精密操控成功率100%，速度三倍于人類

聯(lián)系作者

文章來源：機器之心
作者微信：almosthuman2014
作者簡介：專業(yè)的人工智能媒體和產(chǎn)業(yè)服務(wù)平臺