Berkeley, ein Forschungsteam am Bair Laboratory der University of California, hat ein Verstärkungslernrahmen namens HIL-Serl entwickelt, das die Fähigkeit von Robotern erheblich verbessert, komplexe Betriebsfähigkeiten in der realen Welt zu erlernen. Es kombiniert die menschliche Demonstration, Korrektur und effiziente Lernalgorithmen, sodass Roboter in kurzer Zeit verschiedene Präzisionsvorgänge beherrschen und die Engpässe früherer langsamer Lern- und fehleranfälliger Roboter durchbrechen können. Es wird erwartet, dass diese bahnbrechende Technologie die Art und Weise revolutioniert, wie Roboter lernen und sich anwenden, und eine solide Grundlage für die industrielle Automatisierung und die Popularisierung von Robotern im täglichen Leben bilden.
Kürzlich schlug das Forschungsteam von Sergey Levine vom Bair Laboratory der University of California, Berkeley, einen Verstärkungslernrahmen vor, der HIL-Serl namens HIL-Serl zur Lösung des Problems des Roboter-Lernkomplexes in der realen Welt namens namens namens namens.
Diese neue Technologie kombiniert die menschliche Demonstration und Korrektur mit effizienten Verstärkungslernen-Algorithmen und ermöglicht es Robotern, eine Vielzahl von anspruchsvollen und geschickten Betriebsaufgaben wie dynamischen Betrieb, Präzisionsbaugruppe und Zwei-Arm-Zusammenarbeit in nur ein bis 2,5 Stunden zu beherrschen.
In der Vergangenheit war es so schwierig, einen Roboter neue Fähigkeiten zu erlernen, genau wie ein ungezogenes Kind, Hausaufgaben zu machen, die Schritt für Schritt beigebracht und immer wieder korrigiert werden mussten. Noch problematischer ist, dass verschiedene Situationen in der realen Welt komplex und veränderlich sind.
Das HIL-Serl-Framework ist wie einen "Tutor" für den Roboter.
Sie müssen nur ein paar Mal nachweisen, und der Roboter kann verschiedene Vorgänge auf angemessene Weise ausführen, vom Spielen mit Bausteinen, dem Umdrehen von Pfannkuchen bis hin zum Zusammenbau von Möbeln und der Installation von Leiterplatten ist es einfach allmächtig!
Um Roboter schneller und besser zu lernen, führt Hil-Serl auch einen Korrekturmechanismus für die Wechselwirkung zwischen Mensch und Komputer ein. Einfach ausgedrückt, wenn ein Roboter einen Fehler macht, können menschliche Operatoren rechtzeitig eingreifen, um ihn zu korrigieren, und diese Korrekturinformationen an den Roboter feedback. Auf diese Weise kann der Roboter ständig aus Fehlern lernen, wiederholt Fehler machen und schließlich zu einem echten Meister werden.
Nach einer Reihe von Experimenten ist die Wirkung von Hil-Serl erstaunlich. Bei verschiedenen Aufgaben haben Roboter in nur 1 bis 2,5 Stunden eine Erfolgsrate von fast 100% erreicht, und die Betriebsgeschwindigkeit ist fast zweimal schneller als zuvor.
Noch wichtiger ist, dass HIL-Serl das erste System ist, das Bildeingangs-basierte Dual-Arm-Koordination unter Verwendung des Verstärkungslernens in der realen Welt implementiert, dh zwei Roboterarme zusammenarbeiten, um komplexere Aufgaben zu erledigen. Der Synchronisationsriemen erfordert einen stark koordinierten Betrieb.
Die Entstehung von Hil-Serl ermöglicht es uns nicht nur, das enorme Potenzial des Roboterlernens zu erkennen, sondern weist auch die Richtung für zukünftige industrielle Anwendungen und Forschungsergebnisse hin. Vielleicht hat jeder von uns in unserem Haus einen Roboter -Lehrling, der uns hilft, Hausarbeit zu erledigen, Möbel zu montieren und sogar Spiele mit uns zu spielen.
Natürlich hat Hil-Serl auch einige Einschränkungen. Zum Beispiel mag für einige Aufgaben, die eine langfristige Planung erfordern, überwältigend erscheinen. Darüber hinaus wird HIL-Serl derzeit hauptsächlich in Laborumgebungen getestet und in realen Szenarien nicht in großem Maßstab verifiziert. Ich glaube jedoch, dass diese Probleme mit der Weiterentwicklung der Technologie allmählich gelöst werden.
Papieradresse: https://hil-serl.github.io/static/hil-serl-paper.pdf
Projektadresse: https://hil-serl.github.io/
Zusammenfassend hat das HIL-Serl-Framework erhebliche Fortschritte auf das Gebiet des Roboterlernens gebracht, und seine effizienten Lernfähigkeit und die Interaktionsmechanismen des Menschen-Computers haben es ihm ermöglicht, ein großes Potenzial in realen Anwendungen zu zeigen. Obwohl es immer noch einige Einschränkungen gibt, freuen sich die zukünftigen Entwicklungsaussichten.