研究人员为一款名为ERNEST的行星探测器开发了一种新颖的控制系统，该探测器配备了主动铰接悬架。该系统利用一个单一的神经网络控制器，通过在高度保真的模拟环境中进行强化学习进行训练。该控制器旨在适应各种地形，而无需明确分类，将来自专用代理的学习整合到一个统一的网络中。实验结果表明，该系统能够成功地在岩石场和沙坡等具有挑战性的地形中导航，与被动悬架系统相比，效率和能力均有所提高。 AI
影响 展示了在复杂、非结构化环境中机器人导航的高级AI控制能力。
排序理由 这是一篇详细介绍行星探测器新颖控制系统的研究论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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