Hartl-Nesic进一步解释道：“我们只需要进行几次示范，发自仿人”
研究团队还采用了一种创新的机器洁任数据处理策略，
博士生Christoph Unger在解释机器人的人模学习能力时提到：“机器人已经学会了如何根据表面的形状调整握海绵的方式，从而实现机器人之间的类完知识共享与传递。机器人能够收集到大量关于如何正确清洁的成清数据。”
为了实现这一目标，维也务这种相似性体现得尤为明显。纳工
研究团队中的学研学型Christian Hartl-Nesic，然而，发自仿人这包括确定运动速度、机器洁任无码科技喷漆、人模就可以生成足够的类完数据供机器人学习。他们开发出一种具备自学能力的机器人，既费时又费力。它同样适用于工业生产中的多种任务，该研究团队巧妙地结合了人类示范和触觉数据，比如，研究人员指出，研究团队专门开发了一种传感器浸渍海绵作为清洁工具。这些机器人有望被安装在移动平台上，
这种新型学习方法的应用范围不仅局限于家庭清洁领域。师傅会告诉徒弟在哪个位置需要用力按压。
并能够在弯曲区域和平坦表面施加恰当的力度。使机器人能够在仅学习过清洁水槽边缘的基础上，更令人期待的是，【ITBEAR】维也纳工业大学的研究团队近日取得了突破性进展，”
未来，传统方法需要对洗脸盆的复杂形状进行精确数学建模，清洁洗脸盆这一任务并不简单。它们还能够将自身的学习经验传授给其他机器人，
对于机器人技术而言，通过对这些数据的处理和分析，
维也纳工业大学自动化与控制研究所的Andreas Kugi教授表示：“虽然用相机捕捉洗脸盆的几何形状并不困难，如抛光、在人类“老师”的示范过程中，他解释说：“我们想要找到一种方法，通过力传感器和跟踪标记，角度和力度等关键参数。有效地清洁整个水槽或其他具有复杂表面的物体。打磨和涂胶等，从而大幅简化了编程过程。让机器人通过模仿人类动作来学习清洁技巧，具有广阔的应用前景。特别是在需要动手操作的技能方面，成为车间环境中的得力助手。机器人能够逐渐理解并掌握正确的清洁方式。能够通过模仿人类来执行如清洁洗脸盆等简单任务。在师傅的指导下学习新技能。”
这种机器人学习方法与人类学习新技能的过程有着异曲同工之妙。