BriefGPT - AI 论文速递
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高维肌骨模型中无示范的强化学习自然稳健步行
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种基于模型的机器人运动框架，通过引入跟踪多个时间步长上的模型预测的损失函数来准确地建模机器人的动力学，使学习到的模型可以进行实时控制。此方法比当前的无模型方法在样本效率上提高了一个数量级以上。
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关键要点
- 提出了一种基于模型的机器人运动框架。
- 仅用4.5分钟的数据实现了四足机器人的步行。
- 引入了跟踪多个时间步长上的模型预测的损失函数。
- 准确建模机器人的动力学，使模型能够进行实时控制。
- 该方法在样本效率上比无模型方法提高了一个数量级以上。
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