FALCON——力自适应RL框架:上下双智能体(上肢操作策略、下肢行走策略)共享本体感觉和命令,然后联合训练

《FALCON:力自适应人形机器人行走操作的双智能体强化学习框架》...

本文介绍了FALCON,一个双智能体强化学习框架,旨在提高人形机器人在复杂任务中的力自适应能力。通过解耦上下肢学习并共享本体感知,FALCON在搬运、拉车和开门等任务中表现出更好的适应性和稳定性,优于现有方法。然而,FALCON仍需克服多接触交互和外部力矩的局限性。

原文中文,约12400字,阅读约需30分钟。发表于:
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