LOCOMOTION
SKooP：对称Koopman预测实现更快、更具泛化性的强化学习腿式机器人运动
Evelyn D'Elia, Weishu Zhan, Giulio Turrisi, Giulio Romualdi, Giuseppe L'Erario, Raffaello Camoriano, Wei Pan, Daniele Pucci
- 发表年份
- 2026
- 引用次数
- 0
- 访问权限
- 开放获取
摘要
本文提出SKooP方法，结合形态对称性与Koopman模型来提升强化学习策略的样本效率和泛化性。通过将Koopman预测作为评论家的特权观测，并利用群对称性构建等变策略网络，该方法在复杂腿式机器人上验证了其有效性。
关键词
Koopman operatorreinforcement learninglegged robotsymmetrysample efficiency
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