机器人空气曲棍球挑战回顾：为真实世界机器人基准测试鲁棒、可靠和安全的学习技术

本研究聚焦机器学习在真实机器人平台应用的挑战，特别是如何克服现实世界因素带来的困难。通过在NeurIPS 2023会议上举办机器人空气曲棍球挑战，以此作为基准，研究表明结合学习方法与先验知识的解决方案在面对复杂环境时，性能优于仅依赖数据的方案，为未来机器人学习方向提供了重要的前沿研究基础。