基于模型强化学习实现液滴自主导航
原文标题：Autonomous Droplet Navigation via Model-Based Reinforcement Learning
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研究展示在重力驱动迷宫平台上，使用基于模型的强化学习实现液滴在复杂几何结构中的自主导航。离线训练的策略无需仿真或解析液滴模型，即可从有限物理交互数据中发现有效倾斜策略，并在部分可观测条件下可靠通过直线、直角与弧形路径。简单几何上训练的策略可零样本迁移至复杂路径。
- 问题
- 液滴在复杂几何通道中的自主导航，经典控制器难以应对非线性与历史依赖。
- 方法
- 用基于模型的强化学习离线训练倾斜策略，不依赖仿真或解析液滴模型，仅靠有限物理交互数据。
- 结果
- 在直线、直角、弧形及外角路径上可靠导航，简单几何训练的策略可零样本迁移至复杂路径。
- 影响
- 为芯片实验室的液滴操控提供无需建模的通用控制方案，降低自动化实验门槛。
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