Kokius robotikos uždavinius sėkmingai sprendžia šiuolaikinis RL?

Šiuolaikinis stiprinimo mokymasis (RL) sėkmingai taikomas robotikoje sprendžiant užduotis, kurioms reikalingas sudėtingų sąveikos strategijų su aplinka mokymasis be aiškaus visų veiksmų programavimo. Pavyzdžiui:

• Navigacija ir maršrutų planavimas dinamiškoje ir nežinomoje aplinkoje.
• Manipuliatorių valdymas, siekiant tiksliai sučiupti ir perkelti objektus.
• Robotų elgesio mokymasis prisitaikant prie kintančių sąlygų (pavyzdžiui, pusiausvyros išlaikymas, vaikščiojimas).

RL leidžia robotams savarankiškai mokytis remiantis aplinkos teikiama grįžtamuoju ryšiu, kas ypač naudinga sudėtinguose ir nenuspėjamose scenarijuose, kur tradiciniai algoritmai nėra veiksmingi.