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quadrupedal locomotion
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通过分散相位振荡器学习新兴步态：关于观察、奖励和反馈的作用
我们提出了一种最小相位振荡器模型来学习四足动物的行走运动，通过本地反馈地面反作用力来实现四足动物的步态表征以及相位观测、基于相位的奖励和局部反馈动力学相结合的策略的发展。
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5 months ago
一个离线强化学习的真实四足行动基准
以离线强化学习方向研究四足机器人腿部鲁棒动作，通过经典模型预测控制方法收集数据集，并与基于模型无关的在线强化学习方法进行对比，发现离线强化学习算法在某些任务上能够超越模型无关的在线强化学习算法，但在稳定性和快速适应性方面仍存在差距，该研究为
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10 months ago
学习和部署具有最小动力学随机化的健壮运动策略
通过引入随机力注入的策略，该研究为解决深度增强学习中数据收敛需求高问题提供了简单有效的方案，并成功将该方法用于四足机器人模拟模型到真实模型的转移。
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2 years ago
四足机器人运动的扭矩控制学习
本研究探索了一种基于扭矩的强化学习框架，此模型成功验证了对于模型控制四足动物而言，相较于基于位置的强化学习方法，基于扭矩的强化学习方法能够产生更好的奖励和更强的抗干扰能力，并能够使四足动物在各种地形上移动，是关于四足机器人端到端学习扭矩控制
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2 years ago
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