基于预训练模型的泛化强化学习技术

1. 痛点问题

主要解决泛化性问题。泛化性是机器人学习中的关键挑战之一，它决定了机器人能否在新环境中有效工作。通过增强泛化能力，机器人能够适应各种不同的操作条件和环境变化，从而在多样化的场景中保持稳定的性能。此外，提高泛化能力还意味着机器人能够从少量数据中学习并迅速适应新任务，减少了对大量特定场景训练数据的依赖。

2. 解决方案

利用大规模视觉数据集进行预训练，可以获取强大的可泛化表征，这些表征能够捕捉到不同任务和环境中的共通特征。通过将这些可泛化表征与批归一化等技术相结合，可以进一步提升机器人学习策略的泛化性，使其能够适应更广泛的应用场景。这种方法不仅提高了机器人在新环境中的适应能力，还增强了其在面对未知情况时的鲁棒性。

图1. 基于预训练的可泛化控制方案框架图

图2 该方法获取的图像表征和传统方法表征的比较

通过该先进的技术手段，可以使企业用更少的数据成本，获得更鲁棒、泛化性更强的策略。这种策略不仅在当前数据环境下表现出色，还能在面对新的、未知的场景时，依然保持高效准确的决策能力。例如在工业生产中，即使设备型号更新或生产流程稍有调整，基于泛化策略的智能系统也能快速适应，无需重新大量采集数据进行训练，从而大大节约了数据采集成本和训练成本，提升了生产效率。

本成果计划通过技术许可等形式进行转化。本成果转化后，将形成具身智能公司和学术界的联合生态，降低具身智能机器人的部署成本，也会形成独特的盈利模式：通过智能模型提供服务。

该技术在预训练策略泛化方面的应用，不仅在国内属于前沿探索，在国际上也属于创新实践。泛化性作为衡量技术适应性和稳健性的关键指标，对于机器人能否在多变环境中稳定运行至关重要。通过提升泛化能力，可以确保机器人学习策略在不同任务和场景下的通用性和可靠性，从而推动机器人技术的广泛应用和深入发展。