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Constraints as Rewards: Reinforcement Learning for Robots without Reward Functions
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内容提要
本研究提出了“约束作为奖励”（CaR）概念，以解决机器人强化学习中奖励函数设计的复杂性。通过多个约束函数制定任务目标，运用拉格朗日方法成功获取目标行为，从而降低了手动设计奖励函数的难度。
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关键要点
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本研究提出了“约束作为奖励”（CaR）概念，以解决机器人强化学习中奖励函数设计的复杂性。
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通过多个约束函数制定任务目标，运用拉格朗日方法成功获取目标行为。
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该方法降低了手动设计奖励函数的难度，具有良好的应用潜力。
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