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四足机器人鲁棒&高速移动的强化学习控制器
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Learning Robust and Agile Legged Locomotion Using Adversarial Motion Priors DOI: 10.1109/LRA.2023.3290509 强化学习(RL)逐渐成为AI在机器人领域的重要工具。然而,RL在足式机器人上仍未实现全面普及,部分原因归结于RL控制器的安全性和可控性较差,“炼丹师”难以确定和约束控制器的最终行为,这也是大部分RL控制器展现出抖动,不自然的主要原因。 本项工作从一定程度上解决了强化学习的不可控性。实验结果证明,通过RL训练的控制器在尽情发挥其卓越性能的前提下,同样可以具有类似传统优化方法一样的自然步态行为。 希望本项工作能为RL在足式机器人上的应用提供一个baseline。未来,足式机器人应当在复杂多变的环境中发挥其应用价值,而非在实验室的理想环境中作为摆设。
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