Les robots prennent en charge des tâches plus complexes, et les méthodes de programmation traditionnelles deviennent insuffisantes. L’apprentissage par renforcement (RL) est une technique d’apprentissage automatique conçue pour relever ce défi en programmant le comportement du robot. Grâce au RL en simulation, les robots peuvent s’entraîner dans n’importe quel environnement virtuel par méthode essai-erreur, améliorant leurs compétences en matière de contrôle, de planification de parcours, de manipulation, et plus encore.
Le modèle de RL est récompensé pour les actions souhaitées, il s’adapte et s’améliore constamment. Cela permet aux robots de développer plus facilement des compétences motrices globales et fines sophistiquées, nécessaires pour des tâches d’automatisation réelles, telles que la saisie de nouveaux objets, la marche quadrupédique et l’apprentissage de compétences de manipulation complexes.
En affinant en permanence les politiques de contrôle sur la base de récompenses et en analysant leurs actions, le RL peut également aider les robots à s’adapter à de nouvelles situations et à des défis imprévus, les rendant plus adaptables aux tâches du monde réel.