LOCOMOTION
基于深度强化学习的蛇形机器人在动态粘性环境中的自适应波动运动
Tsuyoshi Kimoto, Akio Yamano, Kohei Honda, Takashi Iwasa
- 发表年份
- 2026
- 访问权限
- 开放获取
摘要
本文利用深度强化学习使蛇形机器人能够在动态变化的粘性环境中自适应运动，克服了传统预定义控制方法的性能限制。通过非对称演员-评论家框架，教师策略利用模拟器中的特权信息训练学生策略，使其仅依赖本体感觉信息，在宽范围粘度变化下自主获得非正弦自适应步态，显著提升推进速度和运输效率。
关键词
snake-like robotdeep reinforcement learningadaptive locomotionviscous environmentprivileged information distillation
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