Millised robotitegevused lahendatakse edukalt kaasaegse RL-iga?

Tänapäevane tugevdamise õppimine (RL) rakendub edukalt robotiteaduses ülesannete lahendamiseks, mis nõuavad keeruliste interaktsioonistrateegiate õppimist keskkonnaga ilma kõiki tegevusi otseselt programmeerimata. Näiteks:

• Navigatsioon ja marsruudi planeerimine dünaamilistes ja teadmata keskkondades.
• Manipulaatorite juhtimine objektide haaramiseks ja liigutamiseks suure täpsusega.
• Robotite kohanemisvõimelise käitumise õppimine muutuvates tingimustes (nt tasakaal, kõndimine).

RL võimaldab robotitel iseseisvalt õppida keskkonnast saadud tagasiside põhjal, mis on eriti kasulik keerulistes ja ettearvamatutes stsenaariumides, kus traditsioonilised algoritmid ei ole tõhusad.