丰田研究院（Toyota Research Institute，以下简称TRI）研究并推出了一款机器人“舰队学习”系统，并将其首先应用在辅助家用方面。2015年，TRI首席执行官吉尔·普拉特（Gill Pratt）表示，机器人技术爆炸的关键在于云机器人技术和深度学习的结合。这就是所谓的“舰队学习”：使一个机器人能够从人或模拟中学习执行任务，然后与所有其他机器人共享该知识，以便他们可以在新情况下执行任务，那么就可以实现机器人功能呈指数级增长。简单说，就是让机器人在不断迭代升级的过程中，与其他机器人共享学习成果。

         在真实场景中测试是实现舰队学习并确保能够保持机器人可靠性的关键因素。此外，人类教学也是让机器人更加智能可靠的方式，机器人可以通过人类老师学习到执行任务的能力，利用人类的智力和洞察力来指导机器人的身体控制。为了帮助激发机器人“舰队学习”的能力，TRI提出了一项研究挑战，通过教导机器人使其能在实际家庭中执行有用的人类级任务。


        对于机器人来说，在家庭环境中进行操作和导航是非常困难。因为每个房屋都是**的，具有不同配置的对象的不同组合，而且这些组合可能会随时间变化。为了解决机器人在家庭环境中面临的多样性，TRI通过人类教导机器人执行具有各种对象的任意任务（如抓取物品、开关门等），而不是通过编程使机器人执行具有特定对象的特定预定义任务。通过这种方式，机器人学会了将所看到的与所学的动作联系起来。当机器人再次看到特定的对象或场景时，即使场景略有变化，它也知道可以对看到的东西采取什么动作。

       人类老师可以通过机器人的传感器在电脑屏幕前以3D方式看到机器人实时观看的内容。人类老师可以选择不同的行为对机器人进行指导，然后对其进行注释，将场景的各个部分与行为相关联，例如教会如何握住手柄并打开冰箱门。

      机器人自身通过传感器会不断感知周围环境，预测安全路径，然后根据这种理解来制定行走或运行路线。新的深度学习方法直接从视觉输入中计算出低水平的动作，这需要机器人执行任务的大量数据。教学系统只需要了解正在执行的行为相关的周围事物，不需要提前输入对象模型或地图，就可以教导机器人将行为和任意场景、对象和语音命令相关联。