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摘要 - 四倍的机器人通过强化学习在各种地形上表现出了显着的能力。然而，在存在稀疏的立足点和危险的地形（例如步进石材和平衡梁）的情况下，需要精确的脚部放置以避免跌倒，经常使用基于模型的方法。在本文中，我们表明端到端的强化学习还可以使机器人能够通过动态动作遍历风险的地形。为此，我们的方法涉及培训一项通才政策，以实现无序和稀疏的垫脚石的敏捷运动，然后通过将其可重复使用的知识从中转移到更具挑战性的地形上。鉴于机器人需要在这些地形上快速调整其速度，我们将任务作为导航任务而不是常用的速度跟踪，从而限制了机器人的行为并提出探索策略来克服稀疏的奖励并实现较高的健壮性。我们通过在Anymal-D机器人上进行模拟和现实实验来验证我们提出的方法，从而达到峰值前进速度≥2。5 m/s在稀疏的垫脚石和狭窄的平衡梁上。视频：youtu.be/z5x0j8oh6z4
在风险地形上学习敏捷运动
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