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视觉与机器人

世界模型

面向环境建模、时序预测、仿真规划、具身智能和自动驾驶的世界模型方法与应用。

2026-04-17 至 2026-04-17 共收录 1 信号源:cs.AI, cs.LG, cs.CV, cs.RO, cs.MA

1. 具身与机器人 1 篇

2604.14565 2026-04-17 cs.RO cs.SY eess.SY 68%

Model-Based Reinforcement Learning Exploits Passive Body Dynamics for High-Performance Biped Robot Locomotion

基于模型的强化学习利用被动身体动力学实现高性能双足机器人运动

Tomoya Kamimura, Haruka Washiyama, Akihito Sano

机构 * Department of Mechanical Science and Bioengineering, Graduate School of Engineering and Science, The University of Osaka(大阪大学机械科学与生物工程学系) Department of Electrical and Mechanical Engineering, Nagoya Institute of Technology(名古屋工业大学电气机械学系)

专题命中 具身与机器人 :model-based reinforcement learning(title);分类 cs.RO

AI总结 本研究利用双足机器人身体的被动性质,通过基于模型的深度强化学习生成行走和跑步运动,发现被动元件能提高运动的鲁棒性和能耗效率。

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