卡内基梅隆大学的一个机器人专家小组开发了一种训练方案，允许机器人以有限的能力开始，例如执行打开门或抽屉等特定任务，并在自学如何修改其技术的过程中进行改进当面临前所未见的挑战时。

haoyuXiong、RussellMendonca、KennethShaw和DeepakPathak在发布到arXiv预印本服务器的论文中描述了训练方法。

许多涉及教机器人执行任务的研究都涉及在实验室环境中进行培训。对于这项新研究，研究人员建议训练机器人的唯一方法是在现实条件下。为此，他们开发了一种自适应学习方法，允许机器人从有限的知识库开始学习，然后通过实践经验来补充知识。

为了测试他们的想法，研究团队用现成的组件建造了自己的四轮机器人，该机器人具有单臂和扣/抓手单元。机器人的唯一目的是接近门或抽屉，然后使用其抓手抓住并转动、推动或任何其他需要的方式来打开门。研究人员向它展示了如何操纵几个门把手来进入房间或​​建筑物。

在室外测试地点，研究人员让机器人尝试打开门或抽屉。他们指出，如果旋钮类型是已经学会的类型，机器人就会立即利用其知识打开门。但如果不熟悉，机器人会利用它对其他门把手的了解来尝试进入。

研究人员发现，如果有足够的时间(有时长达半小时)，机器人通常会弄清楚如何打开门或抽屉。总体而言，它的成功率达到了95%。