从翻滚到行走:使人形机器人习得复杂运动技能

本文提出一种创新方法,使人形机器人通过强化学习获取一套全面的运动技能。该方法利用根植于发展机器人学原理的成就触发多路径奖励函数,促使机器人在单一训练阶段内习得人类婴儿通常掌握的大运动技能。所提方法在仿真环境中于成功率与学习速度上优于标准强化学习技术。通过借助婴儿学习固有的自我发现与探索原理,该方法有潜力显著推进人形机器人运动技能的习得。