Робот учится на своих неудачах и лучше доводит задачу до конца

Кратко

Метод FAR учит робота использовать собственные неудачные попытки во время работы, чтобы менять поведение и не повторять одни и те же ошибки. Авторы проверили его в задачах с роботизированными манипуляциями в симуляции и на реальном 7-степенном роботе xArm. В среднем успех вырос на 17,6% в симуляции и на 11,7% в реальном мире по сравнению со стандартной диффузионной политикой.