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原标题：万字长文珍藏版：RL+Control 如何将机器人可靠性逼进 99.9%？丨 GAIR Live
文章来源：AI科技评论
内容字数：50361字

机器人可靠性与强化学习的未来发展

在2024年12月8日的线上圆桌沙龙上，来自不同高校的专家围绕“RL+Control：将机器人可靠性逼近99.9x%”的主题展开了深入讨论。会议的主要内容集中于如何利用强化学习（RL）和基于模型的控制（MBC）提高机器人在真实世界中的稳定性和可靠性。

1. 机器人可靠性的多维度考量

石冠亚教授指出，机器人可靠性涉及底层硬件的稳定性和恢复能力，强调不能一概而论，需结合不同场景的泛化需求。而朱秋国教授认为，学术界与产业界对可靠性的理解存在差异，强调硬件和软件结合后的可靠性是机器人产品成功的关键。

2. 强化学习与控制的结合

罗剑岚博士提到，为了让机器人在复杂环境中达到100%的成功率，需要将强化学习与模仿学习结合。在现实世界中，很多任务并不要求100%的成功率，而是满足设定的目标值。卢宗青教授则认为，强化学习与环境的交互是实现高性能操作的关键。

3. Locomotion与Manipulation的挑战

在讨论机器人移动能力（Locomotion）与操作能力（Manipulation）时，专家们强调这两者面临的挑战截然不同。石冠亚教授指出，Sim2Real强化学习方法在离线计算能力方面具有优势，但面临状态估计问题。朱秋国教授则认为，传统控制方法在某些场景下依然有效，但强化学习在复杂操作中的灵活性更高。

4. 未来发展方向与技术路线

专家们一致认为，未来机器人研发需注重算法的创新。卢宗青教授表示，强化学习算法的设计应考虑机器人学习的特性，寻找适合机器人领域的特定算法。罗剑岚博士则认为，解决机器人操作问题需关注核心问题，推动新算法的出现。

5. 结论与展望

综上所述，提升机器人可靠性与稳定性是一个复杂的系统工程，需综合考虑硬件、软件及算法的协同作用。通过强化学习与控制的结合、针对性的新算法开发，未来机器人在多样化场景中的应用将更为广泛，助力实现更高的操作可靠性。

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