LOCOMOTION
FastDSAC：通过约束探索增强策略可塑性以实现可扩展的人形机器人运动
Guanchen Lu, Yajuan Dun, Yi Zhou, Letian Tao, Jingliang Duan, Jie Li, Guofa Li
- 发表年份
- 2026
- 访问权限
- 开放获取
摘要
本文提出FastDSAC算法，通过截断高斯分布约束动作空间，有效缓解了高吞吐量采样下策略网络可塑性下降的问题。该方法在保持探索随机性的同时排除分布外动作，显著提升了高更新-数据比场景下的样本效率。
关键词
reinforcement learninghumanoid locomotionpolicy plasticityconstrained explorationdistributional actor-critic
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