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quadrupedal robots
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新的强化学习方法允许四足机器人在运行时调整运动偏好
研究人员开发了PROMO，一种用于四足机器人的新型偏好条件多目标强化学习方法。该方法允许单一运动策略在运行时适应不同的操作员偏好，平衡诸如命令跟踪、稳定性和能效等目标。PROMO在模拟中展示了广泛的帕累托覆盖率和可预测的偏好响应，在转移到Unitree Go2机器人后，在能效、位置误差和身体姿态偏差方面取得了显著改进。
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新的APT-RL框架实现了机器人敏捷的多技能运动
研究人员开发了APT-RL，一个用于四足机器人的新颖框架，该框架能够实现复杂地形中的敏捷多技能运动。该系统利用基于Transformer的强化学习方法，利用板载感知和计算自主地在不同步态之间切换。该框架已在现实世界实验中证明了其有效性，使机器人能够以高达每秒6米的速度执行动态机动并穿越各种障碍物。