ANYmal

新的 Dyna 风格强化学习方法缩短了四足机器人训练时间

研究人员开发了一个新的 Dyna 风格框架，显著提高了四足运动强化学习（RL）的数据效率。通过整合一个学习到的转移模型来生成合成数据，该方法减少了稳定控制所需的模拟步数。在 Unitree Go1 机器人上的实验表明，仅需 1964 万次模拟步数即可收敛，相比之下，之前需要 2753 万次，训练时间减少了 12.24%，且策略性能并未受到影响。该框架的有效性在 ANYmal 和 Unitree Go2 机器人上得到了进一步验证，证明了…