软体躯干机器人动态形状控制新方法
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软体躯干机器人动态形状控制新方法
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AI 综述
Hehui Zheng等作者发表研究,从数据中学习修剪螺旋面软体躯干机器人全身的绝热谱子流形(aSSM)模型,并将其用于模型预测控制(MPC),在硬件上完成多种形状控制任务。 作者称,在闭环动态形状调节中,该方法比现有线性基线好10倍;在人机交互演示中完成分段塑形并平衡网球超过25秒,而线性基线未能完成。作者还称,在硬件上训练12小时的无模型强化学习策略在同一平衡任务上失败。 这些对比结果来自作者自述,尚未见独立验证。
AI 根据报道生成 · 5 天前更新
最新进展11月5日 13:00
基于 aSSM 模型与 MPC 的软体躯干机器人动态形状控制报道时间线
沿着报道,了解事件的不同侧面。
11月5日
- arXiv cs.RO基于 aSSM 模型与 MPC 的软体躯干机器人动态形状控制
研究团队从数据中学习修剪螺旋面软体躯干机器人全身的绝热谱子流形(aSSM)模型,并将其用于模型预测控制(MPC),在硬件上完成多种形状控制任务。在闭环动态形状调节中,该方法比现有线性基线好 10 倍;在人机交互演示中完成分段塑形并平衡网球超过 25 秒,而线性基线未能完成。在硬件上训练 12 小时的无模型强化学习策略在同一平衡任务上失败。
本事件热度走势
- 可比范围当前
- 3
- 可比范围峰值
- 1011月5日 14:00
- 近 24 小时变化
- -49%
02.557.510
11月6日12:0011月7日12:00
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