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机器人进阶与前沿

最新研究进展

1. 深度强化学习

深度强化学习在机器人控制领域取得了显著进展,特别是在复杂任务的学习和泛化方面。 最新的研究集中在样本效率、多任务学习和迁移学习等方面。

研究重点
  • 样本效率优化:
    • 模型预训练
    • 经验回放优化
    • 分层学习
  • 多任务学习:
    • 任务分解
    • 知识迁移
    • 元学习
  • 实际应用:
    • 机器人操作
    • 运动控制
    • 任务规划

2. 人机协作

人机协作是机器人研究的重要方向,旨在实现机器人与人类的安全、高效协作。 研究重点包括意图理解、安全控制和交互设计等方面。

研究领域
  • 意图理解:
    • 手势识别
    • 语音交互
    • 行为预测
  • 安全控制:
    • 碰撞检测
    • 柔顺控制
    • 风险评估
  • 交互设计:
    • 自然交互
    • 反馈机制
    • 用户体验