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约束作为奖励：没有奖励函数的机器人强化学习
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出“约束作为奖励”（CaR）概念，通过多个约束函数简化强化学习中的奖励设计，利用拉格朗日方法成功学习复杂机器人行为，降低了手动设计的难度。
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关键要点
- 提出了“约束作为奖励”（CaR）的概念。
- 通过多个约束函数简化强化学习中的奖励设计。
- 利用拉格朗日方法成功学习复杂机器人行为。
- 降低了手动设计奖励函数的难度。
- 研究解决了设计奖励函数的复杂性和实验性调试问题。
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