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神经内部模型控制：通过预测误差反馈学习鲁棒控制策略
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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
本研究提出了一种新颖的神经内部模型控制框架，结合模型控制与强化学习，显著提升了机器人在复杂环境中的运动控制能力。实验结果表明，该框架在四旋翼和四足机器人上表现优异，验证了其在真实环境中的有效性。
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关键要点
- 本研究提出了一种新颖的神经内部模型控制框架。
- 该框架结合了模型控制与强化学习。
- 显著提升了机器人在复杂环境中的运动控制能力。
- 实验结果表明，该框架在四旋翼和四足机器人上表现优异。
- 验证了该框架在真实环境中的有效性。
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