arXiv cs.LG· Rajneesh Anand, Mayuresh V. Kothare·· 6 小时前AI 评分24
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
研究者推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，仅需 50 至 150 个物理回合即可训练完成，无需仿真或解析模型。该平台可零样本迁移至未见几何形状，能自主发现振荡脱钉策略以解除液滴黏附，完整训练流程在 90 分钟内完成。
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