机构名称：
¥ 2.0
摘要：由于不连续的动力学以及高维状态和动作空间，机器人的操作具有挑战性。在操纵任务中成功的数据驱动方法通常需要大量数据和专家证明，通常来自人类。现有的计划者仅限于特定系统，并且通常依靠用于使用演示的专业算法。因此，我们引入了一名灵活的运动计划者，该计划量身定制了灵巧和全身锻炼任务。我们的计划者可以为增强学习算法创建可用的演示，从而消除了对额外的培训管道复杂性的需求。使用这种方法，我们可以有效地学习复杂的操纵任务的政策，仅传统的强化学习只会取得很少的进步。此外，我们证明了学习的政策可以转移到真正的机器人系统中，以解决复杂的灵巧操纵任务。项目网站：https：//jacta-manipulation.github.io/
一个多功能的计划者，用于学习灵巧和整体...
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