基于預訓練模型的泛化強化學習技術

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1. 痛點問題

主要解決泛化性問題。泛化性是機器人學習中的關鍵挑戰(zhàn)之一，它決定了機器人能否在新環(huán)境中有效工作。通過增強泛化能力，機器人能夠適應各種不同的操作條件和環(huán)境變化，從而在多樣化的場景中保持穩(wěn)定的性能。此外，提高泛化能力還意味著機器人能夠從少量數據中學習并迅速適應新任務，減少了對大量特定場景訓練數據的依賴。

2. 解決方案

利用大規(guī)模視覺數據集進行預訓練，可以獲取強大的可泛化表征，這些表征能夠捕捉到不同任務和環(huán)境中的共通特征。通過將這些可泛化表征與批歸一化等技術相結合，可以進一步提升機器人學習策略的泛化性，使其能夠適應更廣泛的應用場景。這種方法不僅提高了機器人在新環(huán)境中的適應能力，還增強了其在面對未知情況時的魯棒性。

圖1. 基于預訓練的可泛化控制方案框架圖

圖2 該方法獲取的圖像表征和傳統方法表征的比較

通過該先進的技術手段，可以使企業(yè)用更少的數據成本，獲得更魯棒、泛化性更強的策略。這種策略不僅在當前數據環(huán)境下表現出色，還能在面對新的、未知的場景時，依然保持高效準確的決策能力。例如在工業(yè)生產中，即使設備型號更新或生產流程稍有調整，基于泛化策略的智能系統也能快速適應，無需重新大量采集數據進行訓練，從而大大節(jié)約了數據采集成本和訓練成本，提升了生產效率。

本成果計劃通過技術許可等形式進行轉化。本成果轉化后，將形成具身智能公司和學術界的聯合生態(tài)，降低具身智能機器人的部署成本，也會形成獨特的盈利模式：通過智能模型提供服務。

該技術在預訓練策略泛化方面的應用，不僅在國內屬于前沿探索，在國際上也屬于創(chuàng)新實踐。泛化性作為衡量技術適應性和穩(wěn)健性的關鍵指標，對于機器人能否在多變環(huán)境中穩(wěn)定運行至關重要。通過提升泛化能力，可以確保機器人學習策略在不同任務和場景下的通用性和可靠性，從而推動機器人技術的廣泛應用和深入發(fā)展。