提出RPL两阶段人形感知运动训练框架

1. 12:00
   arXiv cs.RO 机器人学

   RPL：在复杂地形上学习鲁棒的人形感知运动控制

   RPL 提出两阶段训练框架，先用特权高度图观测训练地形专家策略，再蒸馏为基于多深度相机的 transformer 策略，实现人形机器人在复杂地形上的多方向鲁棒运动。

趋势仅比较持续完整观测到的相同主体，范围可能小于当前热度统计。移动指针或点击图表查看每小时热度；键盘可用左右方向键切换。