一輛小型無人機正在一個空闊的處所停止試飛，內里裝滿了隨便安排的紙板筒，它們充任樹木，人或建筑物的替人。節制無人機的算法已正在一千個模擬的載滿阻礙的門路上停止了鍛煉，但從未見過如許的門路，那架飛機避開了其門路上的一切阻礙。
該試驗為古代機器人技巧中的要害應戰供給了實驗平臺：保障正在新型環境中運行的自動化機器人的安全性跟勝利的才能。跟著工程師愈來愈多地利用機械學習方式去開辟適應性強的機器人，普林斯頓大學研討職員的新事情正在各類阻礙跟約束條件下為機器人供給此類保障方面取得了希望。
“正在過來的十年擺布的工夫里，正在機器人技巧方面，機械學習取得了極大的鎮靜跟先進，次要是因為它容許你處置懲罰豐碩的感官輸入，例如來自機器人相機的感到輸入，并映射這些龐大的輸入普林斯頓大學機器與航空航天工程學助理傳授阿尼魯達瑪（AnirudhaMajumdar）道，要采取行動。
視覺分揀機器人介紹可是，基于機械學習的機器人控制算法存在過擬合其鍛煉數據的危險，那能夠會使算法正在遇到與鍛煉時輸入分歧的輸入時服從降低。Majumdar的智能機器人運動實驗室經由過程擴展用于鍛煉機器人控制策略的可用對象套件，并量化了正在新奇情況中履行機器人的能夠勝利跟安全性，去應答這一應戰。
垃圾分類分揀機器人的應用前景快遞公司分揀機器人輸液醫廢分揀機器人并聯分揀機器人動力機物流分揀機器人帶來的改變正在三篇新論文中，研討職員將其他范疇的機械學習框架使用于機器人運動跟支配范疇。他們轉向一般化實際，該實際平常用于將單個輸入映射到單個輸出的上下文中，例如自動圖象標識表記標幟。新方式是最早將泛化實際使用于更龐大的使命的方式之一，以確保正在目生情況下機器人的機能。Majumdar道，雖然其他方式正在更嚴厲的假定下供給了此類保障，但該團隊的方式為新奇情況中的機能供給了更普遍合用的保障。
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