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Francisco Affonso
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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…
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新型混合专家模型增强机器人运动适应性
研究人员开发了CTS-MoE，一种用于感知式腿式运动的新型方法，该方法利用混合专家模型结合基于感知的门控。该系统使机器人在不要求单独的高层选择器或地形分类器的情况下，能够实时适应不连续地形（如楼梯和缝隙）的步态和行为。在Unitree Go1机器人上的实验表明，与单一基线策略相比，CTS-MoE实现了更低的跟踪误差和更高的成功率，展示了其在模拟和现实世界环境中的有效性。