近日，麻省理工學院計算機科學與人工智能實驗室（CSAIL）展示了一種新穎的家用機器人訓練方法。這項技術允許用戶通過 iPhone 掃描自己家中的某個區域，並將這些數據上傳到模擬環境中進行訓練。

隨着家庭環境的複雜性，傳統的機器人訓練方法在適應各種家庭佈局、光照和物體擺放時顯得力不從心，因此，這種新方法顯得尤爲重要。

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注：圖片來自YouTube截圖

模擬訓練已經成爲機器人學習的重要手段。通過虛擬環境，機器人可以在短時間內反覆嘗試和失敗，進行大量的實踐。這種訓練方式的優勢在於，即使機器人在模擬中 “打破” 了數千個虛擬杯子，實際損失也並不存在。在一段視頻中，研究員 Pulkit Agrawal 表示:“在虛擬世界中訓練是非常強大的，機器人可以進行數百萬次的實踐，而這些都不會對現實世界產生影響。”

然而，單靠模擬並不足以讓機器人適應動態變化的家庭環境。通過簡單的 iPhone 掃描獲取的環境數據，可以大大增強機器人的適應能力。正是這些數據，幫助機器人在實際應用中更好地應對家中傢俱的移動或者廚房檯面上意外出現的碗碟。

總的來說，創建一個強大的環境數據庫，不僅使機器人在熟悉環境中表現更佳，還能夠幫助它們在面對變化時迅速調整。

劃重點:

- 🏠 麻省理工學院推出新方法，通過 iPhone 掃描家居環境，幫助機器人在虛擬中進行訓練。

- 💡 模擬訓練使機器人能夠快速實踐，大幅降低實際操作中的失敗成本。

- 🤖 通過環境數據庫，機器人在面對動態家庭環境時更具適應性與智能化。