Deep Reinforcement Learning for Walking Robots
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Deep Reinforcement Learning for Walking Robots
2019年3月15日
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2020年1月29日
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2020年5月26日
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Getting Started with Reinforcement Learning
2022年2月3日
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Reinforcement learning is used to speed the production of behavior for the Atlas humanoid robot. At the heart of the learning process is a physics-based simulator that generates training data for various maneuvers. The control policy tracks and controls retargeted human motion data. Each maneuver is created with data from about 150 million simulator runs and transferred zero-shot to the hardware. This work is part of a collaboration between the RAI Institute and Boston Dynamics. Video Credit: RA
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KINEMATICS | Modular Delta robots (This is not CGI)
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