在机器人运动控制领域，人类步态的复杂性和环境的不确定性始终是技术突破的瓶颈。某顶尖机器人实验室最新公开的研究表明，其双足机器人Atlas通过强化学习框架的突破性应用，实现了97%复杂地形通过率与35%能耗降低的双重优化。这一成果背后，隐藏着三个核心技术创新。 一、高保真仿真训练体系构建 ...
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双足机器人运动控制革命：强化学习算法突破平衡与效率极限
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