LSTM-SRU

新的训练方法通过潜在想象增强机器人导航能力

研究人员开发了一种新的训练方法，用于训练腿式机器人的导航策略，该方法增强了它们预测和响应动态环境的能力。通过在训练期间引入轻量级的预测监督机制，机器人的循环状态学会预测未来障碍物的移动。这种预测信号在推理时会被丢弃，但能显著提高导航成功率并减少碰撞，而不会增加计算开销。该方法已在 Unitree Go2 机器人上成功实现了零样本模拟到现实的迁移，使其无需微调即可在复杂的室内外场景中导航。