使用深度强化学习中的多任务学习技术和安全控制框架在实际机器人系统中实现了自动学习四条腿机器人在三种不同地形上的步态。

Feb, 2020

使用深度强化学习（RL）创建动态双足机器人的运动控制器的综合研究，包括开发可用于周期性行走、跑步、跳跃和站立等一系列动态双足技能的通用控制解决方案，该 RL 控制器采用新颖的双重历史架构，通过长期和短期的输入 / 输出（I/O）历史数据有效训练，并在模拟和实际世界的各种技能中始终表现优秀。

Jan, 2024

本文提出了一种新的神经网络政策训练技术，可用于在非平坦地形上的足式机器人的运动规划和控制。该方法结合了模型驱动的运动规划和强化学习的最新方法，并应用于一组包含挑战性地形场景的模拟测试中，证明了该方法的有效性。

Sep, 2019

本文提出了一种基于最大熵强化学习的样本有效的深度强化学习算法，用于学习独立于机器人动力学模型的实际机器人行走姿势，仅需要少量试验即可。实验结果表明，我们的方法可以帮助机器人在约两个小时内直接从零开始建立稳定步态，而不需要任何模型或仿真。同时，我们展现了本算法在单个较佳超参数上实现了最先进的性能，与环境中的适度变化相容。

Dec, 2018

设计人形机器人的运动控制器是具有挑战性的，其中步态规划是其中一个子问题；我们提出了一种基于深度强化学习技术的高效步态规划方法，来在具有障碍物的局部环境中进行导航，并且提出了一种预测方法来快速估计到达不同的局部目标所需的步数，通过仿真结果和在 RoboCup 2023 比赛中的实际部署验证了我们的方法。

Mar, 2024

基于模型基础的逆运动学求解器和强化学习，本文提出一种适用于双足机器人的多功能控制器，通过单一小型神经网络实现了踝关节和身体轨迹跟踪，能够在广泛的步态范围内完成这一任务。通过最小控制单元结合高级策略，可以实现高度灵活的步态控制，训练后的机器人能够自由地在不同距离和高度的目标支撑点之间移动，并且能够在维持静态平衡时调整姿势。实验结果证明了我们控制框架的有效性。

Apr, 2024

本文提出了一种基于模型的机器人运动框架，在只采集 4.5 分钟（45,000 个控制步骤）的四足机器人数据的基础上实现了步行，通过引入跟踪多个时间步长上的模型预测的损失函数来准确地建模机器人的动力学，使学习到的模型可以进行实时控制，此方法比当前的无模型方法在样本效率上提高了一个数量级以上。

Jul, 2019

使用深度強化學習的運動控制器在克服具挑戰性的地形（如崎嶇的岩石、不規則的地面和滑溜的表面）上取得了令人印象深刻的快速和穩健的運動方面的最近突破。但是，相對較少的研究投入到透過狹窄隧道或不規則空洞等局限的 3D 空間中的腿部移動性，這些地方會強加整體限制。因此，我們提議從目標導向的過程中學習在局限的 3D 空間中的運動技能。通過將傳統計劃師負責規劃到達遠處全球目標位置的路徑點與透過生成低層運動指令來跟隨這些路徑點的基於 RL 的策略結合，我們引入一種層次化的運動控制器來解決跟踪遠處導航目標的低效問題。在模擬中，我們的層次化方法成功地在具有挑戰性的局限的 3D 環境中導航，優於純粹的端到端學習方法和參數化的運動技能。我們還展示了在真實機器人上成功部署我們在模擬中訓練的控制器。

Mar, 2024

本论文提出了使用深度强化学习技术为双足机器人和协助机器人开发抗跌倒控制策略，涵盖了关键词：双足动物运动，机器人技术，跌倒预防，深度强化学习和控制策略。

Jan, 2022

本文介绍了一个名为 PRELUDE 的层级学习框架，其中包括高层决策和低层步态生成。在该框架中，高层导航控制器用人类演示进行了模仿学习，而低层步态控制器则使用强化学习获得多样化的步态。该方法在仿真和硬件实验中表现出色。

Sep, 2022