# Robo‑COP помогает роботам улучшаться во время работы

> Новая система Robo‑COP совместно дообучает роботизированные политики и управляющие ими оркестраторы: успешность в симуляции выросла до 73.8%, а в реальных условиях — до 50%.

Oossa · 2026-10-08 · https://oossa.com/ru/robo-cop-lets-robots-improve-themselves-while-deployed

Исследователи представили Robo‑COP — метод, при котором политику робота, объединяющую зрение, язык и действия, и оркестратор совместно дообучают во время реальной работы. Система собирает данные о собственных ошибках, обновляет политику и внедряет новую версию, только если та показывает лучшие результаты на задачах, для которых её обучали. В десяти симулированных задачах RoboLab успешность выросла с 64.8% до 73.8%, а в трёх задачах в реальных условиях — с 38.3% до 50.0%.

## Факты

- Средняя успешность на отложенных задачах в симуляции выросла с 64.8% до 73.8%
- Успешность на отложенных задачах в реальных условиях выросла с 38.3% до 50.0%

## Почему это важно

Сервисные роботы смогут совершенствоваться прямо во время работы, и их не придётся часто перепрограммировать вручную.

## Источники и ссылки

1. [Co-Evolving Robot Orchestrators and Policies through Deployment](https://arxiv.org/abs/2610.09228) – arXiv cs.RO, 2026-10-08

Обновлено: 2026-10-08