arXiv · AI· Abhishek Naik, Michael Wu, Michael O'Sullivan, Colin Bellinger, Yunli Wang·· 12 小时前AI 评分27
基于快速仿真的强化学习实现空间机器人控制策略训练与真实世界迁移
Towards Reinforcement Learning for Space Robotics: Fast Training and Reliable Real-World Transfer
AI 导读
该工作展示了一种快速仿真训练框架，利用强化学习在单块消费级GPU上训练四足机器人，使其能在包括模拟月球环境在内的多种真实地形可靠行走，训练时间少于20分钟。 该方法硬件需求极低，仿真中学习的策略能可靠迁移到真实世界，展示了强化学习在开发更强大、更稳健的空间机器人系统中的潜力。
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