有一长串原因可以解释为什么在家庭中看不到大量的非吸尘器机器人。首当其冲的是非结构化和半结构化环境的问题。从布局、照明、表面到人类和宠物，没有两个家庭是相同的。即使机器人可以有效地绘制每个家庭的地图，但空间总是在不断变化的。
本周，麻省理工学院CSAIL的研究人员展示了一种模拟训练家用机器人的新方法。使用iPhone，人们可以扫描自己家的一部分，然后将其上传到模拟环境中。
近几十年来，模拟已成为机器人培训的基础要素。它能让机器人在现实世界中完成一次任务所需的相同时间内，尝试数千次，甚至数百万次任务的失败。
模拟失败的后果也大大低于现实生活。试想一下，如果要教机器人把马克杯放进洗碗机，它必须在这个过程中打碎100个现实生活中的马克杯。
"在虚拟世界中进行模拟训练是非常强大的，因为机器人可以进行数百万次的练习，"研究员普尔基特-阿格拉瓦在一段与研究相关的视频中说道。"它可能打碎了上千个盘子，但这并不重要，因为一切都是在虚拟世界中进行的"。
然而，就像机器人本身一样，当涉及到家庭这样的动态环境时，模拟也只能做到这一步。让模拟像iPhone扫描一样方便，可以大大提高机器人对不同环境的适应能力。
事实上，建立一个足够强大的环境数据库，最终会使系统在不可避免地出现不合适的情况时，如移动家具或将盘子放在厨房台面上时，具有更强的适应能力。
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