English(EN) Learning Soft Robotic Dynamics with Active Exploration

新框架通过主动动力学学习增强软体机器人控制

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-11-05 05:00

研究人员开发了一个新的软体机器人动力学学习框架。软体机器人以其适应性和安全性而闻名，但由于其复杂、非线性的行为，难以进行控制建模。这种不确定性感知的自主探索方法能够自动收集信息性数据，以创建可泛化的动力学模型。该框架已在各种模拟和现实世界的软体机器人系统上进行了测试，与现有方法相比，在未见过的任务上展示了更高的建模精度和更好的零样本控制性能。 AI

影响这项研究有望为软体机器人在各种应用中的控制系统带来更强的适应性和鲁棒性。

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arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Hehui Zheng, Bhavya Sukhija, Chenhao Li, Klemens Iten, Andreas Krause, Robert K. Katzschmann · 2026-11-05 05:00

利用主动探索学习软体机器人动力学

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