在双足机器人研究领域,运动控制始终是制约其实际应用的核心难题。传统基于模型预测控制(MPC)的方法受限于动力学建模精度,在复杂地形适应性和突发扰动响应方面存在明显缺陷。最新研究表明,基于深度强化学习(DRL)的端到端控制策略在双足机器人运动控制中展现出突破性进展,某研究团队通过改进的异步分布式强化学
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在双足机器人研究领域,运动控制始终是制约其实际应用的核心难题。传统基于模型预测控制(MPC)的方法受限于动力学建模精度,在复杂地形适应性和突发扰动响应方面存在明显缺陷。最新研究表明,基于深度强化学习(DRL)的端到端控制策略在双足机器人运动控制中展现出突破性进展,某研究团队通过改进的异步分布式强化学