深度强化学习为双足机器人赋能敏捷的足球技能 背景介绍 智能体在物理世界中展现出敏捷、灵活和理解能力，是人工智能（Artificial Intelligence，AI）研究长期以来的目标之一。然而，动物和人类不仅能流畅地完成复杂的身体动作，还能感知和理解环境，并通过身体在世界中实现复杂的目标。从历史上看，创造具有复杂运动能力的智能化身体代理的尝试由来已久，无论是在仿真环境中还是在现实中。伴随近几年技术的加速进步，尤其是基于学习的方法对这一领域的推进，深度强化学习（Deep Reinforcement Learning，Deep RL）已经证明其能够高效解决复杂的运动控制问题，无论是对于仿真角色还是物理机器人。 然而，对于人形和双足机器人，由于其在稳定性、机器人安全性、自由度数量和硬件可用性方面...

能够自主导航行走的轮腿机器人 背景介绍 城市化进程的加速让供应链物流尤其是最后一公里配送面临巨大挑战。随着交通压力增加和对更快配送服务需求的上升，尤其是室内和街道上的复杂路线给配送带来了难以解决的问题。传统的轮式机器人难以跨越复杂的障碍物，而仅靠腿式系统又无法达到所需的速度和效率。例如，ANYmal机器人虽具备一定的移动能力，但其最大行驶速度仅为平均人行速度的一半，且续航时间也有限。因此，需开发一种即能在平坦地面上高效运动又能跨越障碍物的机器人系统成为了研究的主要方向。 本文主要研究的是轮腿机器人，结合轮子和腿部的优势，使其在长距离运输中既能在中等地面上高速行驶，又能在复杂地形上保持灵活性。 论文来源 本文由Joonho Lee、Marko Bjelonic、Alexander Reske、...