四足动物 locomotion 的强化学习：当前进展与未来展望

近年来，基于强化学习（RL）的四足动物 locomotion 控制已成为一个广受关注的领域，由于其在自主学习和适应方面相较于传统控制方法所具有的潜在优势。本文提供了最新研究在应用于开发四足动物 locomotion 控制器方面的综合研究。我们详细概述了 RL 基于 locomotion 控制器的核心概念、方法、关键进展，包括学习算法、训练课程、奖励函数形式以及仿真到现实的迁移技术。该研究涵盖了肌肢绑定方法和肌肢自由方法，突出了它们各自的优势和局限性。此外，我们讨论了将这些控制器集成到机器人硬件以及传感器反馈在实现自适应行为中的作用。该论文还概述了未来的研究方向，如融合外感知传感、结合基于模型的和无模型技术以及开发在线学习能力。我们的研究旨在为研究人员和实践者提供四足动物 locomotion 控制器的最新概述，使他们能够建立在现有工作基础上并探索新解决方案，以增强四足动物机器人在现实环境中 mobility 和适应性。