成功するか失敗するかは、どの動作を採用するかによります。この原則は、ロボットの世界にも適用できます。機械学習のさまざまな面に集中的に取り組んでいます。科学者たちは、ロボットが独立して試行を重ね、どのようにタスクの解決方法を学習するか、調査しています。これらの方法は具体的には、標準的なビンピッキングシナリオでの物体の把持など、物体操作の学習に使用されます。カメラはロボットの「頭部」に直接取り付けられ、必要な画像データを提供します。利用に同意したものとみなされます。