Обучение роботов: Учебное пособие

Аннотация

Робототехническое обучение находится на переломном этапе, обусловленном стремительным прогрессом в области машинного обучения и растущей доступностью крупномасштабных данных в робототехнике. Этот переход от классических, основанных на моделях методов к парадигмам, ориентированным на данные и обучение, открывает беспрецедентные возможности для автономных систем. Данный учебный материал исследует ландшафт современного робототехнического обучения, прокладывая путь от основополагающих принципов обучения с подкреплением и поведенческого клонирования до универсальных моделей, управляемых языком, способных выполнять разнообразные задачи и даже адаптироваться к различным роботизированным платформам. Эта работа предназначена в качестве руководства для исследователей и практиков, и наша цель — вооружить читателя концептуальным пониманием и практическими инструментами, необходимыми для вклада в развитие робототехнического обучения, с готовыми к использованию примерами, реализованными в lerobot.

English

Robot learning is at an inflection point, driven by rapid advancements in machine learning and the growing availability of large-scale robotics data. This shift from classical, model-based methods to data-driven, learning-based paradigms is unlocking unprecedented capabilities in autonomous systems. This tutorial navigates the landscape of modern robot learning, charting a course from the foundational principles of Reinforcement Learning and Behavioral Cloning to generalist, language-conditioned models capable of operating across diverse tasks and even robot embodiments. This work is intended as a guide for researchers and practitioners, and our goal is to equip the reader with the conceptual understanding and practical tools necessary to contribute to developments in robot learning, with ready-to-use examples implemented in lerobot.

Обучение роботов: Учебное пособие

Robot Learning: A Tutorial

Аннотация

Support