瑞士公共研究大学苏黎世联邦理工学院的自主系统实验室的一个团队正在创造能够在工作中学习的机器人和智能系统。

Clearpath Robotics网站上的一篇文章说，该团队的机器由安装在移动平台上的机械臂组成，可以“在复杂多样的环境中自主运行”。

研究团队以Clearpath脊背机器人为基础，配备了Franka Emika熊猫机械手(称为RoyalPanda，即脊背+熊猫)，正在实验一系列不同的场景，以开发机器人如何“学习”的最佳实践。

该团队致力于系统的机电设计和控制，这些系统将自动适应不同情况并应对不确定和动态的日常环境。研究人员最感兴趣的是从真实世界的测试中开发机器人概念，无论是在陆地、空中还是水上。为了给自主导航增加智能，他们开发了新的方法和工具，如感知、抽象、映射和路径规划。

研究团队由一群经验丰富的研究人员、工程师和教授领导组成。该项目的目标是探索使用强化学习在模拟中训练神经网络的可能性和局限性，该神经网络控制移动机械手的所有自由度(即机械手的关节和基础平台的移动)，并将其部署在真实的机器人上。在这个项目中，他们从一个机器人开始，该机器人被限制在一个平面内移动，并直接将来自两次2D激光雷达扫描的数据馈送到网络，以使控制代理了解其环境。