基于动态解耦球面径向挤压的约束增强强化学习

Qijun Liao, Zhaoxin Yu, Jue Yang

摘要

本文提出动态解耦球面径向挤压方法，解决了强化学习中执行器速率约束的异构性问题，通过为每个关节计算位置自适应半径实现精确约束满足。实验表明该方法在零违反率下获得了最高任务回报。

reinforcement learningactuator constraintsroboticspolicy gradientMuJoCo

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