刚性与铰接软体四足机器人的高动态运动两阶段学习

四足机器人动态运动的可控执行，尤其是带铰接软体的四足机器人，带来传统方法难以高效应对的一系列独特挑战。本研究依赖一个简单而有效的两阶段学习框架来生成四足机器人的动态运动，从而解决这些问题。首先，采用无梯度进化策略发现表示简单的控制策略，免去预定义参考运动的需要。随后，我们利用深度强化学习对这些策略进行精调。我们的方法能够从零开始有效习得诸如腾跃（pronking）与后空翻等复杂运动。此外，该方法简化了传统上费力的奖励塑形任务，提升了学习过程的效率。重要的是，我们的框架对铰接软体四足机器人尤为有效，其固有的柔顺性与适应性使之适于动态任务，但也引入了独特的控制挑战。