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多智能体协同操控长时域四足推动学习
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内容提要
本研究提出了一种分层多智能体强化学习框架，解决了四足机器人在长时域内的障碍物感知问题。实验结果表明，成功率提高了36.0%，完成时间缩短了24.5%。
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关键要点
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本研究提出了一种分层多智能体强化学习框架。
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该框架解决了四足机器人在长时域内的障碍物感知问题。
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框架有效整合了路径规划和政策生成，优化了推送任务的效率。
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实验结果显示成功率提高了36.0%。
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完成时间缩短了24.5%。
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显著提升了四足机器人的操控能力。
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