本文介绍一种利用层次化框架实现四足机器人路径跟踪任务的方法，其中高层策略以潜在空间向低层策略发出指令，并控制其执行的时间，低层策略使用潜在指令和机器人传感器来控制机器人的执行器，以完成任务需求，同时可以实现训练后的低层策略的高效迁移，为实现端到端的层次化深度学习提供了理论支持。

May, 2019

使用分层强化学习的方法，我们设计了一个四足机器人的策略网络，使之可以对复杂场景和地形进行动态腿部动作并同时处理视觉输入，体现障碍物回避和路径规划，此网络同时学习高层次神经网络策略和底层神经网络策略，达到相对于不分层的神经网络策略更高的学习效率。

Nov, 2020

提出去中心化马达技巧（DEMOS）学习算法，改进了基于单个神经网络的强化学习控制器对任务的高度依赖性，并且在保持性能的同时提高了策略的鲁棒性和泛化能力。该算法通过自动发现可分离的马达群组并学习分散控制策略，可以在四足和人形机器人上实现。

Jun, 2023

通过仿效哺乳动物中央运动系统机制，我们提出了一种神经启发的分层强化学习算法，使得机器人能够学习丰富的运动技能并将其应用于复杂的任务环境中，而不依赖外部数据。

Nov, 2023

本研究提出了一个层次框架，将基于模型的控制和强化学习相结合，为四足动物（Unitree Laikago）合成鲁棒控制器。通过学习选择一套原语响应环境中的变化，使其适应复杂的环境变化，并具有更高的能源效率和更强的鲁棒性。

Sep, 2020

用分层生成模型实现人类灵感的机器人运动控制与自主完成目标驱动任务。

Aug, 2023

提出使用增强学习学习整体控制策略来实现对四肢机器人的控制，以解决四肢协调和模块间错误传播的问题，该统一策略可在多种任务设置中展示动态和敏捷行为。

Oct, 2022

本研究基于神经网络的方法实现对四足动物的运动控制，采用自主提供的本体感觉信息，具有很强的普适性和鲁棒性，在模拟和自然环境中都有良好的表现，并在本次试验中优于以往的四足动物机器人，对未来的机器人研究具有大量的实践价值。

Oct, 2020

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

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