新的开发框架可以使机器人自主优化超参数

里昂中央大学的研究人员最近设计了一个新的开发框架，该框架的灵感来自人类的长期记忆和推理机制。该框架概述于东京在IEEE ICDL-Epirob上发表的论文中，并预先发布在arXiv上，它使机器人能够自动优化从任何动作和/或视觉模块调整的超参数，这些超参数被视为黑匣子。

近年来，研究人员已经建造了可以完成各种任务的机器人。但是，这些机器人的操作环境通常受到一定限制。这是因为在机器人技术中，大多数算法是由人类专家手动制作和优化的，以预测机器人在给定情况下可能会遇到的潜在挑战。

“但是，例如，在处理不确定性时，当机器人在其生命周期内不得不频繁处理新物体时，总是依靠其他程序，并且人类工程师的优化是不可行的：机器人必须自己学习。”进行这项研究的研究人员之一马克西姆·佩蒂特(Maxime Petit)告诉TechXplore。“我们希望为机器人提供学习机制，以使它们能够自主运行并适应各种情况，即使无法预料到这些情况。”

开发能够自动适应不同情况的机器人可能具有许多有用的应用程序，例如在工业机器人技术的背景下，在这种情况下，机械臂需要从均质的块中拾取未知物体。