研究人员开发了CoRe-MoE，一个新颖的两阶段强化学习框架，旨在改善人形机器人在各种地形上的运动能力。该方法首先建立一个稳定的基础策略，用于自然行走和跑步，然后引入一个专门的专家混合（MoE）分支，该分支通过对比目标进行训练。这使得机器人能够有效地将其步态适应于不同环境，如楼梯、斜坡和户外地形，同时保持稳定性和精确的运动。 AI
影响 该框架可以实现更通用、更强大的机器人，使其能够驾驭复杂现实世界环境。
排序理由 这是一篇详细介绍机器人领域新AI框架的研究论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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