基于深度强化学习的机器人控制研究获进展

近期，中国科学院沈阳自动化研究所与英国爱丁堡机器人中心合作的一项突破性研究成果亮相，将强化学习应用于动态、非结构环境下的移动机械臂自主作业。这一创新性的研究，成功地将前沿的人工智能学习理论运用于真实的复杂移动机械臂控制之中，相关研究成果已经发表在顶尖的期刊Sensors上。

机器人在各种不同的环境，尤其是动态、非结构环境下的作业，是一项极其复杂的任务。空间、陆地以及水下等多样化的作业环境，要求机器人具备多种功能，如感知、导航、决策和操作等。对此，沈阳自动化所与爱丁堡机器人中心的科研团队联手，以创新的科研思路应对这一挑战。

他们利用神经网络构建了一种机器人整体强化学习控制模型。这个模型采用学习方法处理机器人相机捕获的环境与目标信息。通过将感知信息与机器人的当前状态作为系统输入，科研团队成功实现对机器人整体行为的自主控制。这一成果是通过仿真与实际环境中的交互学习与训练达到的，标志着在真实环境下的移动机械臂自主作业的新突破。

在沈阳自动化所的机器学国家重点实验室与爱丁堡机器人中心的战略合作框架（MoU）的支持下，双方不仅在人员互访、学术交流及研究生联合培养方面积极开展合作，而且在多个研究领域展开合作。这些研究领域包括但不限于基于强化学习的机器人控制、基于视觉的水下三维场景重建与目标识别，以及水下机器人自主作业等。随着合作的深化与加强，我们有理由相信，双方将会持续产出更多科研成果，推动双方在相关科研领域的共同进步，引领机器人技术的全新发展浪潮。

这一创新性的研究不仅展示了强化学习在机器人技术中的巨大潜力，也标志着中英两国在机器人领域的合作取得了重要进展。我们期待未来双方能继续深化合作，推动机器人技术的更大突破，为人类的科技进步做出更大的贡献。