TRAIN：四足机器人地形感知交互导航框架

2026年10月19日，arXiv Robotics 刊出 Wei Zhu 等作者的论文，提出基于深度强化学习的四足机器人导航框架 TRAIN（TeRrain-Aware Interactive Navigation），面向非结构化地形与有人群环境中的四足机器人导航。该框架采用两阶段训练与三条 DRL 流水线：TRAIN-Loco 用非对称 actor-critic 实现无显式地形与接触观测的崎岖地形行走；TRAIN-Nav 用对称 AC 将变换后的 LiDAR 数据直接映射为差速驱动动作，以应对行人交互；统一流水线 TRAIN 整合两者。目前报道仅介绍框架设计与训练方式，未给出实验数据或对比结果，后续进展有待跟进。

AI 根据报道生成 · 3 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。