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研究人员开发新框架教会三款机器人动态动作
机器人与人工智能研究所和波士顿动力公司的研究人员近期开发了一种名为ZEST(zero-shotembodiedskilltransfer,零样本具身技能迁移)的动作模仿框架。该框架通过强化学习,可从高保真运动捕捉、含噪单目视频和非物理约束动画等多种来源训练控制策略,并将这些策略零样本部署到实际机器人硬件上。相关成果已发表于期刊《科学机器人》(ScienceRobotics),并成功应用于两个类人机器人和一个四足机器人,使其学会新的动态动作。
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