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基于多任务强化学习实现稳健且通用的双足跳跃控制
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https://www.youtube.com/watch?v=aAPSZ2QFB-E 这项工作旨在通过使扭矩控制的双足机器人在现实世界中执行稳健和多功能的动态跳跃来突破双足机器人的敏捷性极限。 我们提出了一个多任务强化学习框架来训练机器人完成各种各样的跳跃任务,例如跳跃到不同的位置和方向。 为了提高这些具有挑战性的任务的性能,我们开发了一种新的策略结构,该结构对机器人的长期输入/输出 (I/O) 历史进行编码,同时还提供对其短期 I/O 历史的直接访问。 为了训练多功能的多任务策略,我们采用了多阶段训练方案,其中包括针对不同目标的不同训练阶段。 经过多阶段训练后,多任务策略可以直接转移到物理双足机器人Cassie。 针对不同任务的培训和探索更多不同的场景会导致高度稳健的策略,这些策略可以利用各种学习技能从实际部署期间的扰动或不良着陆中恢复。 所提出的多任务策略的这种稳健性使 Cassie 能够成功完成现实世界中各种具有挑战性的跳跃任务,例如站立跳远、跳上高架平台和多轴跳跃。
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