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RSS订阅原创 High-speed control and navigation for quadrupedal robots on complex and discrete terrain阅读
本文提出了一种四足机器人极端跑酷训练框架，通过竞争性进化训练实现1.3米间隙跳跃等突破性动作。系统采用分层架构，包含地图生成器（CVAE）、跟踪器（RL策略）和规划器模块，通过难度自适应训练和高效采样过滤实现实时复杂地形导航。实验验证显示系统在垂直墙壁奔跑等极端场景下表现优异，平均跟踪误差5.3cm，安全系数达18.41倍。该方法避免了人工课程设计的偏差，为腿式机器人在搜救等场景的户外应用提供了新思路。
2025-10-15 16:30:50
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原创 Real-world humanoid locomotion with reinforcement learning阅读
本文提出了一种基于因果Transformer架构的类人机器人运动控制方法。该模型以历史观测-动作序列为输入，通过两阶段训练策略（教师状态策略+学生观测策略）学习适应性控制策略。实验表明，Transformer在复杂环境适应性和鲁棒性上显著优于MLP、LSTM等架构，能够实现零样本迁移，在真实户外环境中稳定行走并应对各种扰动。其优势源于Transformer强大的序列建模能力，能隐式学习环境动态并利用长时历史信息进行决策，为机器人控制提供了新范式。
2025-10-15 14:57:05
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linux wps缺少字体，直接下载解压复制到usr/share/fonts/wps-office
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2025-10-15
空空如也
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