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步态控制是四足机器人运动控制的核心问题之一，它决定了机器人的稳定性和效率。PPO算法定义了一种新的目标函数，其可以通过多个训练步骤进行小批量的更新，从而解决了传统策略梯度算法中的步长选择问题。在PPO中，智能体的策略πθ(a∣s)由一个参数化的概率分布表示，s表示当前状态，a表示采取的动作。从上图可以知道，PPO进行了clip函数进行裁剪操作，新的策略相对于旧的策略不可能大幅度的提高，可以防止策略过度更新。平滑奖励：鼓励动作平滑，如最小化关节角度和角速度的变化率。奖励函数的设计对于步态控制至关重要。

过去几年，Atlas 人形机器人的动态跑酷能力已经让全世界的关注，后来我们还看到 Atlas 在模拟建筑工地上搬搬扛扛。Atlas 目前仍然是一个开发平台，尚不能在现实世界中工作，一部分原因是它的液压驱动设计。波士顿动力最新人形机器人Atlas，其核心技术涵盖了机械设计、控制理论、传感器融合、机器学习等多个领域。