本研究提出了一种结合模型控制与强化学习的神经内部模型控制框架，以解决机器人在复杂环境中的精确运动控制问题。实验结果表明，该框架在四旋翼和四足机器人上表现优越，验证了其在真实环境中的有效性。

本文探讨了结合增强学习和模型控制的方法，以提升四足机器人的运动和操控能力。研究提出了多层次控制框架，通过视觉输入和低层次控制策略，实现了在不同环境中有效拾取物体和生成动态步态。该方法在仿真和实际应用中表现出良好的适应性和鲁棒性。