多功能、动态和鲁棒的双足步行运动控制的强化学习
原文约200字/词，阅读约需1分钟。发表于：。使用深度强化学习（RL）创建动态双足机器人的运动控制器的综合研究，包括开发可用于周期性行走、跑步、跳跃和站立等一系列动态双足技能的通用控制解决方案，该 RL 控制器采用新颖的双重历史架构，通过长期和短期的输入 / 输出（I/O）历史数据有效训练，并在模拟和实际世界的各种技能中始终表现优秀。
本文提出了一种结合基于模型的最优控制与强化学习的动态、鲁棒的腿式locomotion的多功能控制方法，能够生成不同的四足步态模式并保持稳定，对不太平的地形也具有适应性。
