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摘要 - 随着家庭机器人的牵引力，机器人被融入家庭中，提供陪伴和援助。四倍的机器人，尤其是那些类似狗的机器人，已经成为传统宠物的流行替代品。但是，用户反馈重点介绍了这些机器人在家里行走时产生的噪音的担忧，尤其是大声的脚步声。为了解决这个问题，我们提出了一种基于SIM的基础增强学习（RL）方法，以最大程度地降低与脚步声高度相关的脚接触速度。我们的框架包含了三个关键要素：学习不同的PD增益，以积极抑制和加强每个关节，使用脚接触传感器，并采用课程学习来逐渐在脚接触速度上执行惩罚。实验表明，与RL基线和精心手工制作的Sony商业控制器相比，我们学到的政策实现了卓越的安静。此外，还显示了稳健性和安静之间的权衡。这项研究有助于在家庭环境中开发更安静，更用户友好的机器人伴侣。
学习安静的小型家庭机器人
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