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某些機器人挑戰有著明確的新動學家學習應用場景，而有些挑戰則需要機器人系統根據場景的態視變化靈活應變。而教小型機器人玩足球屬于后者。頻科培訓近日發表的利用一篇論文[PDF]中，詳細介紹了使用強化學習來教 MIT 的強化器人 Mini Cheetah 機器人扮演守門員角色：

使用四足動物的足球守門是一個具有挑戰性的問題，它將高度動態的足機運動與精確和快速的非抓握物體（球）操縱相結合。機器人需要在很短的守門時間內（通常不到一秒）使用動態運動機動對潛在的飛行球做出反應并攔截。在本論文中，新動學家學習我們建議使用分層無模型 RL 框架來解決這個問題。態視

實際上，頻科培訓機器人需要鎖定足球并在不到一秒鐘的利用時間內自行移動以阻擋球。機器人的強化器人參數在模擬器中定義，Mini Cheetah 依靠三個動作——回避、足機俯沖和跳躍——通過確定運動時的守門軌跡來阻止足球進門。

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