随着医疗机器人技术的飞速发展,手术机器人、康复机器人等设备在临床应用中展现出巨大潜力。然而,传统运动控制方法在复杂环境中的适应性不足,尤其在动态手术场景中,难以应对组织变形、工具碰撞等不确定性因素。强化学习(RL)通过与环境交互自主学习最优策略,为医疗机器人提供了突破传统控制范式的可能。结合实时机器人操作系统(ROS),可实现感知-决策-执行的高效闭环。本文将探讨RL算法与ROS系统的集成方案,并通过代码示例展示具体实现。
在这篇文章中,小编将对机器学习的相关内容和情况加以介绍以帮助大家增进对机器学习的了解程度,和小编一起来阅读以下内容吧。
强化学习(RL),又称再励学习、评价学习,是一种重要的机器学习方法,在智能控制机器人及分析预测等领域有许多应用。 那么什么是强化学习? 强化学习是智能系统从环境到行为映射的学习,
11月1日,Facebook开源了Horizon,一个由Facebook的AI研究人员、推荐系统专家和工程师共同搭建的强化学习平台,其框架的构建工作开始于两年半前,在过去一年中一直被Facebo
机器人拥有人一样的意识,一直是我们目前难以攻克的难题。在近日,加州大学伯克利分校的科学家和谷歌人工智能(AI)研究部门之一的Google Brain在Arxiv.org上发表的一份预印本论文中描
来自北卡罗来纳州立大和亚利桑那州立大学的研究人员开发了一种智能系统,可以“调节”动力假肢膝盖,让患者在几分钟内就能自如地使用假肢行走,而不是由训练有素的临床医生来调节所需的几个小时。该系统是第一
记者注:图片来自DeepMind众所周知,强化学习(Reinforcement Learning)是一种人工智能训练技术,无论是在棋牌游戏方面打败人类选手的机器人,还是在训练自动驾驶系统方面,强化学习