10月27日音讯，据外国媒体报道，约翰斯霍普金斯大学博士生安德鲁洪特（Andrew Hundt） 近来发布一篇新论文，指出应经过正强化法操练

  这篇论文的中心思维是，在操练机器人的过程中，应选用正强化法，即比较于在它做错时进行赏罚，更应在它做对时进行鼓励。而关于机器人来说，这种鼓励机制是以评分体系的方式出现的，相似玩游戏相同，依据履行使命的状况取得积分。

  安德鲁表明，这种办法能够快速缩短操练机器人履行使命的时刻。“机器人希望能得到更高的分数，所以它们很快就能够完结相关使命。曩昔机器人需求一个月的操练才干到达100%的准确性，现在只用两天就能做到。”

  不过他也指出，现在机器人履行的这些使命仍然是比较初级的，比方堆积木。但在未来，机器人有望经过正强化法完结更杂乱和有意义的使命。

  与根据模型的操控相结合，晋级了ANYmal的算法，使之能够准确感知并跨过碎石堆中的缝隙/凹坑，然后敏捷地在各种杂乱地势间穿行挥洒自如。

  RGB色彩空间由红绿蓝三种基本性组成，叠加成恣意色彩，同样地，恣意一种色彩也能够拆解为三种基本性的组合，

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  。凭仗超卓的规划和立异的概念，该产品荣获2018年德国红点概念规划大奖。

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