Hackster.io News· Nick Bild·· 6 小时前精选AI 评分64
ETH Zurich 用单一神经网络控制器提升人形机器人复杂地形通行能力
A New AI Controller Helps Humanoid Robots Think on Their Feet
AI 导读
ETH Zurich 研究人员在近期论文中提出一种基于注意力接触规划的人形机器人控制系统，在 Unitree G1 上以单一神经网络控制策略完成爬楼梯与梯子、跨越障碍、踩踏石、匍匐通过平台及跌倒后恢复等任务。
推荐理由
论文给出92.5%对58.8%的成功率对比和三阶段训练法，可了解注意力接触规划这一可迁移思路。
来源：Hackster.io News · hackster.io