| IAI电动夹手-宁国市
IAI电动夹手-宁国市
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1）强化学习
强化学习框架中，有一个包含神经网络的Agent负责决策。Agent以当前机器人传感器所采集到的环境为输入，输出控制机器人的行动命令action，机器人行动后，再观察新的环境状态和行动带来的结果Reward，决定下一步新的行动action。Reward根据控制目标进行设置，并有正反向之分。例如，如果以自动驾驶为目标，正向的Reward的就是到达目的地，反向就是不能达到目的地，更不好的Reward就是出车祸。然后重复这个过程，目标是最大化Reward。
强化学习的控制过程，本来就是个正向反馈的控制过程，是AI用于机器人控制的基础。以此为基础，强化学习在机器人控制方面出现了一些研究成果。
2）环境中寻找目标
16年，李飞飞组放出了一篇论文，基于深度强化学习，在以目标图像为输入的情况下，不建图去找东西。大致思路是：根据机器看到的图，决定怎么走，然后再看图，再决定新走的一步，直到找到东西。论文将目标图像作为输入，训练出来的神经网络具有通用性。
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