DS200TCQAG1BPR1
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鉴于深度强化学习的各种问题，PieterAbbeel在UCBerkeley的同事KenGoldberg，则采用了叫做DexterityNetwork（Dex-Net）的研究思路。首先通过传统机器人学中分析受力和建模的思路，建立一个包含大量数据的数据集，这个数据集里的每一项数据包含一个物体的模型和这个物体在不同姿态下可以被稳定抓起来的施力方式，这些施力方式是通过物体模型计算出来的。有了数据之后，用这些数据训练一个神经网络。然后给出一个新物体，通过神经网络判断这个物体和数据集里哪个物体最相似，然后根据最相似的物体的数据集里包含的施力方式计算出这个新物体的最稳定施力方式。
KenGoldberg的方案的一个重要弊端，是计算量过于庞大。整个算法占用了Google云服务器上的1500台虚拟机的计算量。此方法也让“云机器人”这个概念受到了关注。
目前PieterAbbeel和KenGoldberg的两种方法还处于学术争议阶段，新的研究成果还在不断出现，也还有很多问题没有解决，尤其是稳定性和鲁棒性是各方争议的焦点。不同于语音识别音箱出了错，无非是闹个笑话，机器人系统对稳定性和可靠性的要求非常高，系统一旦出错，轻则毁物，重则造成人类的生命危险。PieterAbbeel也承认目前还没考虑鲁棒性和稳定性问题，似乎整体还没达到商用产品级。
总体而言，以强化学习为代表，AI在机器人控制领域近两年取得了一些进展，尤其是在过去研究方法难以突破的环境交互问题方面取得了进展。但基于神经网络的控制系统，在鲁棒性等方面短期似乎难以得到解决，因此离实际应用还有很远的距离。在多种研究方法的共同努力下，我们也期待机器人控制问题能够早日有所突破。
Bussmann 170M6196/6197/6198/6199/6200/6201
Bussmann 170M6008/6009/6011/6014/6015
Bussmann 170M5460 500A 690V aR 170M5458/5459/5461
Bussmann 170M1422 315A 690V aR 170M1419/1420/1421
Bussmann 170M6466 1250A 690V 170M6461/6462/6463/6464
Bussmann 50LET
Bussmann 170M2038 250A 1200VDC 170M2027~2033~2038
Bussmann / 170M5881/5882/5883/5884/5885/5886/5887/5888/5889
Bussmann BAO40 40A/50A 550V AC BS88 gG
170M4176/4177/4178/4179/4180/4181/4182/4183/4184/4185/4186
Bussmann OSD100
Bussmann 120EFMA63 / 24THMEJ63
Bussmann 170M3810D
Bussmann FWH-1200A
Bussmann 170M6204 550A
Bussmann 170M4461
Bussmann 170H1007/3003/4/5/6
Bussmann JJS-60 JJS35/40/45/50
Bussmann 170M1565D
Bussmann/ 170E9187 630A1400V aR 170E3914~2922 170E8882~8888
Bussmann 170M5989