机器人模仿动物的方式学习敏捷技能
基于强化学习范式的足式机器人能够在复杂的领域运动。然而，复杂的行为很难生成。同时，奖励设计和参数调节都需要花费很长的时间设计。
分类 运动 下的文章
Sim2Real技术总结(一)
视觉信息增强的足式机器人在挑战领域运动
在RMA足式机器人中，主要希望智能体学习到快速适应环境的策略。虽然RMA表现出性能较好，但是没有利用视觉信息。文献[1]，在RMA的基础上增加视觉信息，机器人更能适应挑战的领域上运动。
足式机器人学习敏捷技能与电机动力学
经典的控制器是针对特定任务设计的，很难使机器人拥有敏捷的动作和多样的动作，运动呈现不灵活性，且很难应用到户外任务。同时，控制器的设计需要丰富经验的工程师，耗费大量时间才能设计出来，时间成本很高。与之相对的，最近基于强化学习的控制器在仿真环境中能够表现出良好的性能，它的缺点就是仿真与现实之间的gap很难处理，常见有两种处理方法，分别是提高仿真的可信度和提高策略的鲁棒性。
足式机器人的快速电机自适应
经典的足式机器人主要是基于物理动力学和控制理论实现，这种方法需要大量的专家设计才能有效果。然而，这种方式仍然无法应对不确定性的环境。最近，基于强化学习和模仿学习的范式取得了很大的成功。然而，强化学习用于机器人存在Sim2Real Gap的问题，阻碍了发展。对于该问题经典的解决方案是利用Sim2Real技术把算法模型从虚拟环境迁移到真实环境，仍然具有很大的挑战。