机器人手学习减少物体掉落

加州大学伯克利分校和戴维斯分校的研究人员训练了一个16关节的LEAP机器人手，通过软件安全层减少物体掉落。在1200次操作序列中，物体掉落率从16次减少到4次，但目标完成率从95.2%降至91.5%。该系统在模拟中训练，结合了真实手的运动行为，并针对不同物体使用独立控制器。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。