通过分散相位振荡器学习新兴步态：关于观察、奖励和反馈的作用
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内容提要
本文提出了一种方法，将中心模式发生器（CPG）整合到深度强化学习（DRL）框架中，以产生稳健且全向的四足动物运动。模型可以调节振荡器的振幅和频率，并协调不同振荡器间的行为。通过 sim-to-real 转移至 Unitree A1 进行测试，发现模型行为的鲁棒性优于训练时未见过的干扰。该方法可以在没有领域随机化和少量反馈的情况下进行部署。
