运用深度强化学习，开发能够同时优化机器人设计和控制策略的方法，在机器人行走的场景下展示出在性能和效率方面均优于基准算法的优越性。

Jan, 2018

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深度强化学习和软演员-评论家算法的全新方法：将机器人形态与其控制器自动高效地协同适应，以降低试验形态与行为的数量，并使用先前测试过的形态和行为来估计新候选形态的性能，该方法在真实世界中实现机器人设计的协同适应尤为适用。

Nov, 2019

本文提出第一个针对软性机器人设计和控制的大规模benchmark Evolution Gym，提出了结合了最新设计优化方法和深度强化学习技术的机器人co-evolution algorithms。在benchmark上测试算法，观察到随着进化的进行，机器人表现出越来越复杂的行为和设计，其中最佳设计成功解决了许多任务，但所有经过测试的算法均未能找到在最难的环境中成功的机器人，这表明需要更高级的算法来探索高维度设计空间和进化越来越智能的机器人，期望Evolution Gym能加速该领域的进展。

Jan, 2022

通过深度强化学习和进化算法以及用户控制相结合的方法，介绍了一种创新的协同设计方法，以形态属性和运动为自主移动代理提供良好的设计和行为。

May, 2022

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

该论文提出基于进化算法进行机器人设计的新方法，通过随机生成初始身体结构，能够优化设计一种可行的四足机器人结构，具备高效行走能力，并通过自动化制造实现机器人的快速设计制造和部署。

Jun, 2023

受动物形态适应的必要性的启发，一系列工作试图拓展机器人训练，以涵盖机器人设计的物理方面。然而，目前只有旋转或调整既定和静态拓扑属的肢体的强化学习方法。本文展示了一种设计具有任意外部和内部结构的自由形态机器人的策略梯度方法，通过使用放置或移除原子建筑块束以形成高级非参数宏结构，如附件、器官和腔室。尽管仅提供了开环控制的结果，但我们讨论了如何将该方法改进为闭环控制，并在未来实现从模拟到真实物理机器的转移。

Oct, 2023

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

本研究解决了缺乏统一学习框架以控制各种腿部机器人形态的问题。我们提出的URMA框架通过端到端的多任务强化学习，使得学习到的策略能够灵活控制任意机器人形态，并可以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。

Sep, 2024