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GOLauncher
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新的TEMPO方法可实现机器人策略的实时适应
研究人员开发了一种新颖的机器人运动策略测试时自适应（TTA）方法TEMPO。该方法使机器人在无需明确奖励或大量重新训练的情况下，能够实时调整其行为，从而解决因操作条件变化而导致的故障。TEMPO利用熵正则化技术来防止过度自信的预测，并使用一个优先考虑挑战性观测值的内存系统以实现更高效的计算。在Go1、Go2和G1等各种机器人模型上进行的测试表明，TEMPO在模拟环境中性能显著提升，增幅高达80%，并在实际Unitree Go2机器人上得到了验证。
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RecMorph架构在机器人通用形态控制方面取得进展
研究人员开发了RecMorph，一种新颖的拓扑引导空间递归架构，专为机器人通用形态控制而设计。该架构利用递归序列计算促进跨肢通信和表示转换，使单一策略能够适应不同的物理角色和体型。在UNIMAL任务上，RecMorph展现出卓越的性能和效率，在训练性能和推理吞吐量方面优于现有控制器，并且在转移到实体四足机器人时也显示出有效性。