Stanford University（斯坦福大学）

Reinforcement Learning on Cost-Constrained Quadrupedal Hardware

成本受限四足硬件上的强化学习

Javier C. Weddington, Bence P. Ölveczky, Stephen A. Baccus

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Harvard University（哈佛大学） ； Stanford University School of Medicine（斯坦福大学医学院） 纠错

AI总结 该研究针对低成本四足硬件的仿真-现实差距，采用生物启发方法，结合延迟前向模型与时间感知神经网络，学习到鲁棒CPG，实现了成本受限硬件上的强化学习控制。

Comments Sim-to-real transfer, locomotion, reinforcement learning, central pattern generator