回复自动化学习沙龙：在机器人技术中，强化学习对于使机器人能够为自己创建一个高效的自适应控制系统至关重要，它可以从自己的经验和行为中学习
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美国加州大学伯克利分校的机器人专家小组在《科学机器人学》杂志上发表研究，展示了通过仿真强化学习训练机器人执行简单日常任务的可能性。 研究团队通过在模拟环境中提供数十亿个示例，并采用奖惩系统，训练名为Digit的机器人在未知小镇区域导航、恢复平衡、携带负荷和执行物品搬运等任务。该方法不仅提升了机器人在陌生环境中的行走能力，还增强了其在遭受干扰时的稳定性。研究人员认为，将仿真强化学习应用于真实世界环境，如家庭、办公室或工厂，将使机器人在实际应用中更加有用。
