arXiv · Robotics· Rajneesh Anand, Mayuresh V. Kothare·· 3 小时前AI 评分37
基于模型的强化学习实现自主液滴导航：零样本迁移与涌现动力学
Autonomous Droplet Navigation via Model-Based Reinforcement Learning: Zero-Shot Transfer and Emergent Dynamics
AI 导读
研究提出首个在开放无约束表面上实现闭环自主液滴导航的机器人平台，采用基于模型的强化学习，以双轴倾斜板和薄硅油膜驱动液滴、顶置相机实时反馈。策略仅用 50 至 150 个物理回合训练、无需仿真或解析模型，可零样本迁移到未见几何结构，并自主发现振荡脱钉策略，全流程训练不足 90 分钟。
来源：arXiv · Robotics · arxiv.org