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RESEARCH · CL_133515 · Jul 9 · 04:00

新框架加速软体机器人控制与适应

两篇新研究论文探讨了软体机器人控制方面的进展。第一篇论文介绍了一个持续学习框架，允许控制器适应机器人形态的变化，而无需从头开始重新训练。该方法已在模拟和现实世界的机械臂上得到验证。第二篇论文证明，使用隐式时间步进可以实现软体机器人的快速策略学习，与现有框架相比，显著加快了模拟时间，同时不牺牲准确性。