选自BAIR，作者：Henry Zhu等，机器之心编译，参与：Geek AI、路。最近，伯克利发表博客展示了如何使用深度强化学习来控制灵巧手完成各种操作任务。然而，对于像家庭这样以人为中心的环境，能够执行广泛任务的操作工具是必不可少的。我们展示了在两个不同
与特斯拉工厂的焊接机器人，亚马逊仓库里的 Kiva 机器人、无人机这些常见的主流机器人不同，作为非主流机器人代表的软体机器人具有灵活性和柔韧性，能够在三维空间中自由活动，已被用于食品、物流行业，在医疗健康以及抢险勘探也有着广泛应用前景。虽然目前多停留在小规
最近，由MIT和普林斯顿大学研究人员开发一款名为“拾放”的系统。“拾放”系统由一个标准的工业机器人手臂组成，研究人员配备了一个定制的抓手和吸盘。他们使用算法让机械手能够评估一堆随机物体，并确定在杂物中抓取或吸附物品的最佳方式，而不必在拾取物体之前了解物体。
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