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CaT: 约束作为终止条件的腿式运动强化学习
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
研究者使用深度强化学习开发了一种层次化的运动控制器，成功在具有挑战性地形的3D环境中导航，并在真实机器人上成功部署。
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关键要点
- 研究者使用深度强化学习开发了一种层次化的运动控制器。
- 该控制器在具有挑战性的地形中取得了快速和稳健的运动表现。
- 相对较少的研究关注在狭窄隧道或不规则空洞等局限的3D空间中的腿部移动性。
- 提出通过目标导向的过程学习在局限的3D空间中的运动技能。
- 结合传统规划师和基于RL的策略，解决跟踪远处导航目标的低效问题。
- 在模拟中，层次化方法在挑战性的3D环境中导航表现优于端到端学习方法。
- 成功在真实机器人上部署了在模拟中训练的控制器。
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