瑞士公共研究大學蘇黎世聯邦理工學院的自主系統實驗室的一個團隊正在創造能夠在工作中學習的機器人和智能系統。

Clearpath Robotics網站上的一篇文章說，該團隊的機器由安裝在移動平臺上的機械臂組成，可以“在復雜多樣的環境中自主運行”。

研究團隊以Clearpath脊背機器人為基礎，配備了Franka Emika熊貓機械手(稱為RoyalPanda，即脊背+熊貓)，正在實驗一系列不同的場景，以開發機器人如何“學習”的最佳實踐。

該團隊致力于系統的機電設計和控制，這些系統將自動適應不同情況并應對不確定和動態的日常環境。研究人員最感興趣的是從真實世界的測試中開發機器人概念，無論是在陸地、空中還是水上。為了給自主導航增加智能，他們開發了新的方法和工具，如感知、抽象、映射和路徑規劃。

研究團隊由一群經驗豐富的研究人員、工程師和教授領導組成。該項目的目標是探索使用強化學習在模擬中訓練神經網絡的可能性和局限性，該神經網絡控制移動機械手的所有自由度(即機械手的關節和基礎平臺的移動)，并將其部署在真實的機器人上。在這個項目中，他們從一個機器人開始，該機器人被限制在一個平面內移動，并直接將來自兩次2D激光雷達掃描的數據饋送到網絡，以使控制代理了解其環境。