LOCOMOTION
ARC-RL：受《ARC Raiders》启发的强化学习测试平台
Carlo Romeo, Andrew D. Bagdanov
- 发表年份
- 2026
- 访问权限
- 开放获取
摘要
本文提出了ARC-RL，一个包含四种基于游戏生物形态的腿式机器人MuJoCo连续控制环境套件，并设计了一个统一的多组件奖励函数，无需运动捕捉数据。通过比较多种在线和离线-在线强化学习算法，验证了该平台的有效性。
关键词
reinforcement learninglegged locomotionMuJoCohexapodquadrupedreward functioncentral pattern generator
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