SERL——针对真机高效采样的RL系统：基于图像观测和RLPD算法等，开启少量演示下的RL精密插拔之路(含插入基准FMB的详解)
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原文中文，约5700字，阅读约需14分钟。
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内容提要
本文探讨了现实世界机器人强化学习的挑战与解决方案，介绍了开源框架SERL，旨在提高样本效率并支持多任务。SERL结合高效算法RLPD，提供奖励函数设计和自动重置机制，促进机器人学习的应用。
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关键要点
- 本文探讨现实世界机器人强化学习的挑战与解决方案，介绍开源框架SERL。
- SERL旨在提高样本效率并支持多任务，结合高效算法RLPD。
- SERL提供奖励函数设计和自动重置机制，促进机器人学习的应用。
- 现实世界机器人强化学习面临设计空间广泛、奖励函数设计、环境重置等挑战。
- SERL包含高质量RL实现、图像观测兼容的奖励指定方法、自动重置任务的控制器等组件。
- SERL的评估结果显示，经过精心设计的实现可以在短时间内取得高成功率。
- SERL为非专业用户提供开箱即用的工具包，支持在现实世界中训练物理机器人。
- RLPD算法是SERL的核心，具备高样本效率和易于整合先前数据的能力。
- SERL允许用户定义任务和成功度量标准，提供实际用于控制和训练的软硬件基础设施。
- SERL展示了一个完整的系统栈，广泛应用于多种机器人操作任务，无需特权信息。
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