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400米破纪录 双足机器人接管人类

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当通过端到端强化学习方法进行训练时,这种控制架构在模拟和现实世界中的各种技能上,都始终优于其他方法。


另外,RL系统还引入了适应性和鲁棒性。

可以证明,通过有效利用机器人的I/O历史记录,架构就可以适应各种变化,如接触事件。




鲁棒性的另一个关键来源,就是任务随机化。

因此,我们就看到了Cassie的各种运动技能。比如稳稳地站立,多才多艺地步行,快速跑步,以及各种跳高和跳远。




这个研究所基于RL的控制器架构如下图,它利用了机器人的输入和输出(I/O)的双重历史记录。




利用这个多阶段的训练框架,就可以获得零样本转移到现实世界的通用控制策略。



如下是基于RL的双足机器人运动控制策略架构各种基线的图示。
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