# ReSkill steigert Erfolgsquote von Robotern in Simulationen auf über 80 Prozent

> Das neue Framework zur gezielten Selbstverbesserung erhöht die durchschnittliche Erfolgsquote bei zehn RoboDojo-Aufgaben auf 86,2 Prozent und erreicht bei Tests in der realen Welt 77,5 Prozent.

Oossa · 2026-11-10 · https://oossa.com/de/reskill-boosts-robot-task-success-from-30-to-over-80-in-simulation

Datum des Ereignisses: 2026-11-07

Forschende unter der Leitung von Zheng Sun haben ReSkill vorgestellt – ein System, mit dem ein Roboter Schwachstellen in seinen Manipulationsprogrammen erkennen und beheben kann. Das Framework erstellt einen Aufgabenplan, findet fehlschlagende Schritte und schlägt kleine Codeänderungen vor, die zunächst getestet werden. Bei simulierten RoboDojo-Aufgaben stieg die durchschnittliche Erfolgsquote von 30 Prozent auf 86,2 Prozent. Bei acht Aufgaben in der realen Welt war der Roboter in 62 von 80 Versuchen erfolgreich. Die fertigen Steuerungsprogramme kommen ohne den Selbstverbesserungsagenten aus und nutzen nur die optimierten Fähigkeiten.

## Die Fakten

- Die durchschnittliche Erfolgsquote bei zehn RoboDojo-Aufgaben stieg von 30,0 Prozent auf 86,2 Prozent
- Die Arbeit wurde am 2026-11-07 eingereicht

## Warum es wichtig ist

Hersteller können Roboter einsetzen, die ihren Code während der Entwicklung selbst verbessern. Das kann für zuverlässigere Pick-and-Place-Aufgaben sorgen, ohne den Laufzeitaufwand zu erhöhen.

## Quellen und Referenzen

1. [ReSkill: Selective Self-Improvement for Robot Manipulation](https://arxiv.org/abs/2611.10510) – arXiv cs.RO, 2026-11-10

Zuletzt aktualisiert: 2026-11-10