Robo-Dopamine：基于通用过程奖励建模的高精度机器人操作

本文解决了将强化学习（RL）应用于机器人技术中的一个关键挑战：设计有效的奖励函数。它介绍了一种新方法Robo-Dopamine，用于创建一个通用奖励模型，克服现有方法的局限性。核心创新在于一个步骤感知的奖励模型和一个理论上健全的奖励塑造方法，从而提高了策略学习效率和强大的泛化能力。本文的重要性在于它有可能通过减少对广泛的手动奖励工程的需求并实现更快的学习，来加速RL在现实世界机器人应用中的应用。

• •解决了在机器人技术中为RL设计有效奖励函数的问题。
• •介绍了Robo-Dopamine，一种新颖的奖励建模方法。
• •采用了步骤感知的奖励模型和理论上健全的奖励塑造方法。
• •展示了改进的策略学习效率和强大的泛化能力。
• •在一次性适应后，通过最少的真实世界机器人交互实现了高成功率。