Google DeepMind推出DemoStart自主强化学习方法 利用少量示范样本实现复杂操作任务

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原标题：Google DeepMind推出DemoStart自主强化学习方法 利用少量示范样本实现复杂操作任务
关键字：策略,任务,机器人,环境,方法
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来源：机器人大讲堂
一直以来，研究人员都在试图开发出能够在现实环境中安全、高效地执行复杂任务（如多指手操作）的机器人技能。传统的机器人学习方法往往需要大量的实际数据，这不仅耗时耗力，还存在安全风险。因此，仿真环境下的学习并结合后续的仿真到现实（sim-to-real）迁移成为了一个有效的替代方案。近日，谷歌DeepMind团队提出了一种名为DemoStart的新型自主强化学习方法，该方法能够在只有少量示范和稀疏奖励的情况下，让装备有机械手臂的机器人在仿真环境中学习复杂的操作技能，并成功实现了零样本的仿真到现实迁移。
▍Google DeepMind推出DemoStart技术
DemoStart方法是一种结合了示范引导与稀疏奖励的强化学习框架，目的是通过自动化课程设计，提高机器人在仿真环境中的操作技能学习效率，并最终实现这些技能从仿真到现实的零样本迁移。该方法的核心在于通过少量且可能不完全优化的示范来指导强化学习算法的探索过程，从而找到解决复杂操作任务的有效策略。DemoStart从20个模拟演示开始生成了强化学习教程
研究人员表示，DemoStart方法首先利用提供的示范数据，将示范中

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