一辆小型无人机正在一个空阔的处所停止试飞，内里装满了随便安排的纸板筒，它们充任树木，人或建筑物的替人。节制无人机的算法已正在一千个模拟的载满阻碍的门路上停止了锻炼，但从未见过如许的门路，那架飞机避开了其门路上的一切阻碍。
分拣机器人优缺点自动分拣机器人调阈值顺丰快递智能分拣机器人北京三轴分拣机器人该试验为古代机器人技巧中的要害应战供给了实验平台：保障正在新型环境中运行的自动化机器人的安全性跟胜利的才能。跟着工程师愈来愈多地利用机械学习方式去开辟适应性强的机器人，普林斯顿大学研讨职员的新事情正在各类阻碍跟约束条件下为机器人供给此类保障方面取得了希望。
“正在过来的十年摆布的工夫里，正在机器人技巧方面，机械学习取得了极大的镇静跟先进，次要是因为它容许你处置惩罚丰硕的感官输入，例如来自机器人相机的感到输入，并映射这些庞大的输入普林斯顿大学机器与航空航天工程学助理传授阿尼鲁达玛（AnirudhaMajumdar）道，要采取行动。
可是，基于机械学习的机器人控制算法存在过拟合其锻炼数据的危险，那能够会使算法正在遇到与锻炼时输入分歧的输入时服从降低。Majumdar的智能机器人运动实验室经由过程扩展用于锻炼机器人控制策略的可用对象套件，并量化了正在新奇情况中履行机器人的能够胜利跟安全性，去应答这一应战。
正在三篇新论文中，研讨职员将其他范畴的机械学习框架使用于机器人运动跟支配范畴。他们转向一般化实际，该实际平常用于将单个输入映射到单个输出的上下文中，例如自动图象标识表记标帜。新方式是最早将泛化实际使用于更庞大的使命的方式之一，以确保正在目生情况下机器人的机能。Majumdar道，虽然其他方式正在更严厉的假定下供给了此类保障，但该团队的方式为新奇情况中的机能供给了更普遍合用的保障。
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