研究人员开发了GaitSpan，这是一个新颖的框架，旨在将基本的人形行走策略扩展到更动态的运动，如慢跑和奔跑。该方法将行走视为一项基础技能，可以通过再生新节奏下的运动结构、延长步幅和通过残差适应来纠正运动来实现。GaitSpan首次使人形机器人能够通过单一的命令条件策略覆盖从行走到的连续速度范围，并在不同形态和地形上展示了可迁移性，无需额外训练。 AI
影响 使更通用、更具适应性的人形机器人能够实现更广泛的运动速度和地形。
排序理由 详细介绍机器人新AI框架的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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