强化学习用于自由形态机器人设计
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。受动物形态适应的必要性的启发，一系列工作试图拓展机器人训练，以涵盖机器人设计的物理方面。然而，目前只有旋转或调整既定和静态拓扑属的肢体的强化学习方法。本文展示了一种设计具有任意外部和内部结构的自由形态机器人的策略梯度方法，通过使用放置或移除原子建筑块束以形成高级非参数宏结构，如附件、器官和腔室。尽管仅提供了开环控制的结果，但我们讨论了如何将该方法改进为闭环控制，并在未来实现从模拟到真实物理机器的转移。
该文介绍了一种策略梯度方法，用于设计具有任意外部和内部结构的自由形态机器人。该方法通过使用原子建筑块束形成高级非参数宏结构。作者讨论了如何将该方法改进为闭环控制，并在未来实现从模拟到真实物理机器的转移。
