Bohlinger与Peters提出多形态价值梯度优化机器人机体设计

Nico Bohlinger与Jan Peters在arXiv论文《Shape Your Body: Value Gradients for Multi-Embodiment Robot Design》中提出：先在多种机器人设计上训练具身感知的策略与价值函数，再冻结该价值函数，通过价值梯度优化候选机体，替代为每个机器人重新运行强化学习协同设计流程的做法。 论文摘要称，方法在单机器人扰动、跨形态类别的留出机器人等设置中进行了评估，单个模型最多在50个机器人上训练，设计空间超过1100个连续机体参数，并可识别限制性能的设计与控制参数。目前仅有摘要，完整实验细节未说明。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。