arXiv Robotics· Codrin Crismariu, Ryan K. Cosner·· 4 小时前AI 评分22
MARCH：面向人形机器人稀疏落脚点感知控制的模型辅助强化学习
MARCH: Model-Assisted Reinforcement Learning for the Perceptive Control of Humanoids over Sparse Footholds
AI 导读
MARCH 提出模型辅助强化学习框架，用简化模型生成安全参考轨迹，再以基于控制 Lyapunov 函数（CLF）的奖励训练特权教师策略，并蒸馏为视觉学生策略。该方法提升了样本效率、减少了对复杂学习课程的需求，步石性能与无模型基线相当。已在 Unitree G1 人形机器人上完成稀疏落脚点与横向约束的实机部署验证。
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