LOCOMOTION
加速和扩展MPC引导的强化学习用于人形机器人行走与操作
Junheng Li, Liang Wu, Sergio A. Esteban, Lizhi Yang, Ján Drgoňa, Aaron D. Ames
- 发表年份
- 2026
- 访问权限
- 开放获取
摘要
本文提出了一种结合模型预测控制（MPC）和强化学习（RL）的高效训练框架MPC-RL，用于人形机器人的行走与操作任务。通过引入质心动力学MPC奖励公式和并行GPU求解器π^nMPC，该方法在训练速度和内存效率上显著提升，并在仿真和硬件实验中展示了优越性能。
关键词
model predictive controlreinforcement learninghumanoid locomotionparallel GPU solverwhole-body manipulation
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