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从机器人的角度探索三维人体姿势估计和预测：HARPER 数据集
我们介绍了 HARPER，这是一个针对 Boston Dynamics 制造的四足机器人 Spot 与用户之间的二人互动中，3D 人体姿势估计和预测的新型数据集。重点的创新在于关注机器人的视角，即机器人传感器捕捉的数据，这使得 3D 人体姿
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4 months ago
e-Inu: 模拟具有情感感知能力的四足机器人
本文介绍了通过结合强化学习和软件工程概念来模拟四足机器人进行情感检测、声音源定位等任务，使其达到情感智能化的目的，其中 PPO 算法的 “on-policy” 学习方式使模拟犬能够展示出较为无缝的步态，模拟四足机器人的实验结果表明其可以对人
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2 years ago
通过对粗略局部演示进行对抗性模仿来学习敏捷技能
提出一种基于生成对抗学习的方法，通过从部分不兼容的演示中推断奖励函数，实现成功的技能获取，并在四足机器人上测试了后空翻等技能。
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2 years ago
通过相位引导控制器学习四足机器人的自由步态转换
本文提出了学习控制犬形四足机器人在各种步态下运动的框架，并通过强化学习算法解决了多任务学习的问题。使用四个独立的相位来描述步态发生器和控制策略之间的接口，使用该控制策略，黑豹四足机器人可以在自然环境下流畅、稳健地学习所有运动技能并遵循速度命
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3 years ago
四足机器人数据有效强化学习
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
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5 years ago
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