研究人员开发了一个计算框架，使软体合成蛇能够导航复杂的三维地形。该系统使用受生物启发的驱动和传感模型来简化这些高自由度身体的控制。采用强化学习来推导穿越环境的策略，最初在较简单的地形上进行训练以构建运动原语，然后将这些原语组合起来以适应挑战性地形的自适应策略。 AI
影响 这项研究推进了软体机器人的能力，有可能为在非结构化环境中进行探索和操作的更通用的自主系统铺平道路。
排序理由 该集群包含一篇学术论文，详细介绍了软体机器人系统的新计算框架和方法。 [lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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