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
內容字數：50361字

機器人可靠性與強化學習的未來發展

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。會議的主要內容集中于如何利用強化學習（RL）和基于模型的控制（MBC）提高機器人在真實世界中的穩定性和可靠性。

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定性和恢復能力，強調不能一概而論，需結合不同場景的泛化需求。而朱秋國教授認為，學術界與產業界對可靠性的理解存在差異，強調硬件和軟件結合后的可靠性是機器人產品成功的關鍵。

2. 強化學習與控制的結合

羅劍嵐博士提到，為了讓機器人在復雜環境中達到100%的成功率，需要將強化學習與模仿學習結合。在現實世界中，很多任務并不要求100%的成功率，而是滿足設定的目標值。盧宗青教授則認為，強化學習與環境的交互是實現高性能操作的關鍵。

3. Locomotion與Manipulation的挑戰

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

4. 未來發展方向與技術路線

專家們一致認為，未來機器人研發需注重算法的創新。盧宗青教授表示，強化學習算法的設計應考慮機器人學習的特性，尋找適合機器人領域的特定算法。羅劍嵐博士則認為，解決機器人操作問題需關注核心問題，推動新算法的出現。

5. 結論與展望

綜上所述，提升機器人可靠性與穩定性是一個復雜的系統工程，需綜合考慮硬件、軟件及算法的協同作用。通過強化學習與控制的結合、針對性的新算法開發，未來機器人在多樣化場景中的應用將更為廣泛，助力實現更高的操作可靠性。

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作者簡介：雷峰網旗下AI新媒體。聚焦AI前沿研究，關注AI工程落地。