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Robot Parkour Learning -- 基于强化学习端到端的跑酷机器人
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篇论文的核心观点是关于如何让机器人学习并执行跑酷动作,这是一种需要高度灵活性和敏捷性的运动。跑酷通常包括跳跃、攀爬、穿越障碍等动作,对机器人的腿部运动控制系统提出了很大的挑战。 跑酷是一种高度动态和复杂的运动形式,对机器人的自主运动提出了巨大挑战。机器人需要能够感知环境并实时做出反应,以克服各种障碍。如何让机器人学习并执行多样化的跑酷技能,同时保证这些技能是视觉驱动的,即机器人能够通过视觉输入来指导其运动。使用强化学习算法来训练机器人,使其能够通过与环境的交互来学习最优策略。直接配方法:一种优化方法,用于生成连续的控制策略,这里被用来生成跑酷技能。机器人直接从视觉输入到运动控制的映射,无需额外的中间表示。感知模块:使用机器人自身的深度相机来获取环境信息。决策模块:基于感知信息,机器人需要做出决策,选择最佳的跑酷技能。运动执行模块:将决策转化为实际的运动,如跳跃、攀爬等。奖励机制:设计简单的奖励函数来引导机器人学习有效的跑酷策略。 策略优化:通过不断试错,优化机器人的决策策略,以获得更高的累积奖励。
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