惊讶如履平地的猎豹机器人！
发布时间：2021-10-28 16:11:26 所属栏目：大数据 来源：互联网
导读：机器人的摄像头捕捉到即将经过的地形的深度图像，这些图像连同机器人身体的状态信息(关节角度、身体方向等)一起提供给高级控制器一个从经验中学习的神经网络。 神经网络输出一个目标轨迹，第二个控制器利用这个轨迹为机器人的12个关节分别计算扭矩。这种低级
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机器人的摄像头捕捉到即将经过的地形的深度图像，这些图像连同机器人身体的状态信息(关节角度、身体方向等)一起提供给高级控制器——一个从经验中“学习”的神经网络。
神经网络输出一个目标轨迹，第二个控制器利用这个轨迹为机器人的12个关节分别计算扭矩。这种低级控制器不是神经网络，而是依赖于一组描述机器人运动的简洁的物理方程。
“这种层次结构，包括这种低级控制器的使用，使我们能够约束机器人的行为，使它更有行为规范。在这种低层次的控制下，我们可以使用特定的模型来施加约束，而这在基于学习的网络中通常是不可能的。”Margolis说。
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