
“`html
Человеко-роботическое совместное обучение для приобретения навыков манипулирования роботами
Эта система позволяет операторам делиться управлением захватом конечности робота с ассистентом. По мере накопления данных ассистент учится у оператора, постепенно снижая его нагрузку. Такой механизм обеспечивает эффективное сбор данных с меньшими требованиями к адаптации человека.
Ключевые концепции и дизайн системы
Традиционные системы телеуправления часто требуют обширной практики от операторов для адаптации к различиям в физиологии человека и робота. Предложенная система позволяет существенно улучшить эффективность сбора данных, сокращая время адаптации человека и поддерживая качество собранных данных для задач манипулирования роботами.
Автономная навигация роботов на основе обучения с подкреплением
Вторая статья фокусируется на применении техник обучения с подкреплением для достижения автономной навигации роботов. Она подчеркивает использование глубоких сетей Q-обучения и оптимизации политики ближайшего соседа для оптимизации планирования маршрута и процессов принятия решений в динамических средах.
Вывод
Обе статьи подчеркивают значимость интеграции передовых методов обучения в робототехнические системы для повышения эффективности и адаптивности. Система человеко-роботического совместного обучения представляет практический подход к снижению нагрузки на человека при сохранении качества данных, что критично для задач манипулирования роботами. В то же время автономная навигация роботов на основе обучения с подкреплением показывает потенциал алгоритмов обучения с подкреплением в улучшении планирования маршрутов и процессов принятия решений в динамических средах.
“`