HealthNet

新框架改善执行器退化下的机器人控制

研究人员开发了一种新颖的强化学习框架，旨在提高机器人面对执行器退化时的控制鲁棒性。该系统名为HealthNet，可从近期观测和动作中推断出各个关节的健康状态，从而使强化学习策略能够动态地重新分配控制力。该框架将退化建模为执行动作的连续、乘性衰减，与依赖离散故障标签或广泛域随机化的方法相比，能够实现更细致的适应。在各种机器人平台和操作任务上的评估表明，在严重退化场景下，移动和操作成功率得到了显著提高。