本研究提出了URMA框架，通过多任务强化学习实现对腿部机器人形态的灵活控制，并在新型机器人平台上进行快速转移。实验结果表明，URMA在多样形态上学习的步态策略具有良好的迁移效果，对未来腿部机器人步态控制具有重要潜在影响。
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