机构名称：
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摘要：人形机器人是机器人技术的关键重点，其导航艰难地形对于许多用途至关重要。虽然取得了进步，但为复杂环境创建适应性的运动仍然很困难。基于学习的系统的进展为强大的腿部运动提供了希望，但挑战持续存在，例如在高速和不平衡的地面跟踪准确性，以及实际机器人的关节振荡。本文提出了一个新颖的培训框架，以通过强化学习采用两阶段的训练范式来应对这些挑战。通过整合命令课程学习，完善我们方法的预知和适应性，进一步构成了所提出的框架。此外，我们将Dreamwaq适应了我们的人形运动系统，并将其改进以减轻关节振荡。，我们实现了我们方法的SIM到真实传输。一系列经验结果表明，与最先进的方法相比，我们提出的方法的出色表现。
通过两相训练使类人动力运动超过具有挑战性的地形
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