Continual reinforcement learning on top of robot foundation models专业
ACCRUE:面向机器人基础模型的持续离策略强化学习
英伟达与韩国KAIST研究人员在预印本中提出一种方法:由基础模型驱动的机器人把一个小型强化学习模块从一个任务带到下一个任务,在产线上连续学会新的装配作业而不遗忘旧作业。真实机械臂实验中,掌握每个新插装任务所需的机器人时间减少31.0%至68.5%,旧任务20次试验平均仍成功19.4次。
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英伟达与韩国KAIST研究人员在预印本中提出一种方法:由基础模型驱动的机器人把一个小型强化学习模块从一个任务带到下一个任务,在产线上连续学会新的装配作业而不遗忘旧作业。真实机械臂实验中,掌握每个新插装任务所需的机器人时间减少31.0%至68.5%,旧任务20次试验平均仍成功19.4次。
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