靈初智能發(fā)布首個基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的端到端具身模型Psi R0，雙靈巧手協(xié)同進(jìn)行復(fù)雜操作

　　靈初智能發(fā)布首個基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）的端到端具身模型 Psi R0。

　　據(jù)悉，該模型支持雙靈巧手協(xié)同進(jìn)行復(fù)雜操作，將多個技能串聯(lián)混訓(xùn)，生成具有推理能力的智能體，從而完成并閉環(huán)長程靈巧操作任務(wù)。并且，Psi R0 還可以實現(xiàn)跨物品、跨場景級別的泛化。

　　以電商場景為例，商品打包是典型的長程任務(wù)作業(yè)，需對上萬件商品進(jìn)行抓取，掃碼，放置，塑料袋打結(jié)等多個操作。Psi R0 能夠使用雙靈巧手流暢地完成這一系列動作(官方稱此系列動作在客戶現(xiàn)場可以取代一個完整工位)，成為首個基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練完成長程靈巧操作任務(wù)的具身機(jī)器人。

　　官方表示，基于 RL 的 Psi R0 模型，使用海量仿真數(shù)據(jù)訓(xùn)練出雙手操作的智能體，并通過雙向訓(xùn)練框架串聯(lián)多技能，在業(yè)界率先完成開放環(huán)境中的長程任務(wù)，具備較強(qiáng)的泛化能力與較高的魯棒性(robustness)。

　　這一技能訓(xùn)練框架從物體時空軌跡抽象出關(guān)鍵信息以構(gòu)建通用目標(biāo)函數(shù)，從而解決獎勵函數(shù)難設(shè)計的問題。在后訓(xùn)練階段，通過少量高質(zhì)量真機(jī)數(shù)據(jù)對齊，進(jìn)一步提升長程任務(wù)的成功率。

　　除此之外，雙向訓(xùn)練框架中的轉(zhuǎn)移可行性函數(shù)發(fā)揮著重要作用，它能夠微調(diào)技能以提高串聯(lián)的成功率與泛化性，同時賦予模型自主切換技能的能力，使其在遭遇操作失敗時能夠迅速調(diào)整策略，確保高成功率。