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强壮的四足机器人神经动力学的群体层面分析
利用计算神经科学分析机器人运动控制的人口群体行为，研究表明在强迫状态和拓扑结构之下，循环状态动力学的结构化和低维的特点与类人研究吻合，振荡系统在可控的神经扰动下，更强地依赖感官输入。
PDFa year ago
利用潜在状态表示扩展敏捷运动的多样性通过政策转换
本文提出了过渡网络（transition-net）, 它是一种强大的过渡策略，扩展了机器人在现实世界中的运动多样性。
PDFa year ago
在公园散步：学习无模型强化学习在 20 分钟内行走
研究展示了在现实世界中通过深度强化学习和机器学习算法，结合先进的机器人控制器，可以在仅 20 分钟内在多个室内和户外地形上学习四足动物的步态，以及对于设计决策的模拟环境评估。
PDF2 years ago
快速学习四足动物在复杂地形上的敏捷奔跑
使用无模型强化学习在仿真环境下训练的，基于镜像世界神经网络的四足机器人运动控制器具有极强的抗扰动性能和泛化能力，能够协调机器人的动作频率和运动速度，实现更加自然和合理的运动模式。
PDF2 years ago
高维贝叶斯优化中线性嵌入的重新审视
本文通过对现有线性嵌入的文献进行研究后，识别出其中的一些关键问题和误解，并在解决这些问题的基础上，极大地提高了利用线性嵌入进行 Bayesian 优化的效能，包括机器人运动中学习步态策略等方面。
PDF4 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
PDF5 years ago