السياسات البصرية-الحركية

سياسات روبوتية تعمل طرفاً إلى طرف من بكسلات الكاميرا مباشرة إلى الأوامر الحركية، دون تصميم يدوي لخطوة الإدراك، وأشهر تجاربها من مختبر ليفين وفين وأبيل في بيركلي عام 2015 لتعلم مهارات تلاعب من الصور بواسطة شبكات التفافية عميقة.

Robotic policies operating end-to-end from raw camera pixels directly to motor commands without a hand-designed perception stage, most famously demonstrated in the 2015 Berkeley work of Levine, Finn, and Abbeel that learned manipulation skills from images using deep convolutional networks.