毫無疑問，將來機器人將正在咱們的生涯中飾演愈來愈緊張的腳色，可是要到達一個真正有用的階段，依然有許多應戰須要克制-包羅無需人工干預的導航。是的，咱們處于一個算法容許機器人學習若何挪動的階段，可是該進程很龐大，須要大批人工輸入，要末是正在顛仆時撿起機器人，要末將其移回機器人。它的鍛煉空間，若是它彷徨。可是谷歌的最新研討能夠會使這類學習進程變得加倍簡略。
垃圾分類分揀機器人的應用前景經由過程勝利天調劑現有算法，GoogleRoboTIcs的研討職員可能取得一個四足機器人，以單獨學習并正在幾個小時內學習若何行進，前進跟轉彎。起首，他們勾銷了情況建模。平常，正在機器人有時機學習走路之前，正在虛擬環境中的虛構機器人中對算法停止測試。雖然那有助于防備損壞實際的機器人，但仿照礫石或柔軟的概況等器材十分耗時且令人費解。
顏色分揀機器人代碼是以研討職員從一起頭便起頭正在理想世界中停止鍛煉，而且因為理想世界供給了天然的情況變更，是以該機器人可以更快天順應各類變更，例如臺階跟沒有平展的地形。可是，依然須要人工干預，研討職員必需正在鍛煉進程中支配機器人數百次。是以，他們著手辦理這個問題，并經由過程限定機器人的規模并讓它一次學習多個舉措去做到那一點。若是機器人正在向前行走時達到其邊緣，它將辨認其地位并起頭向后行走，從而正在加重人為干涉干與的同時學習新技能。
食材分揀機器人蜘蛛手分揀機器人國產塑料瓶分揀機器人借助該體系，該機器人可能經由過程重復實驗終極學習若何自立導航多個概況，從而終極消弭了人類介入的須要-那是使機器人更有用的一個緊張里程碑。可是，這項研討并不是不局限性。以后設置利用高架運動捕捉體系去容許機器人辨認其地位-不克不及正在任何理想世界的機器人應用程序中復制的器材。盡管如此，研討職員愿望將新算法使用于分歧類型的機器人，以至正在統一學習情況中以至合用于多個機器人，從而締造常識跟明白系統，從而有助于正在各個領域鞭策機器人技巧的開展。
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