arXiv cs.RO· Rajneesh Anand, Mayuresh V. Kothare·· 3 小时前AI 评分47
基于模型的强化学习实现液滴自主导航：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
研究者提出首个在开放无约束表面上闭环自主导航液滴的机器人平台，采用基于模型的强化学习，由涂覆硅油薄膜的双轴倾斜板和顶部摄像头实时反馈驱动。策略仅用50至150个物理回合训练，无需仿真或解析模型，可零样本迁移至未见几何构型，并自主发现振荡脱钉策略以解除液滴钉扎，完整训练流程在90分钟内完成。
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