DeepMind具身智能“足球运动员”登Science Robotics 封面

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原标题：DeepMind具身智能“足球运动员”登Science Robotics 封面
关键字：机器人,策略,范式,环境,脚本
文章来源：大数据文摘
内容字数：6155字

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大数据文摘受权转载自机器人大讲堂
近日，Google DeepMind发表了一项突破性的研究成果，该公司利用深度强化学习方法，成功训练出了一个能够在简化版1v1足球比赛中灵活运动、高效进攻防守的“足球运动员”机器人。这一研究不仅让双足机器人在动作技能上有了大幅提升，更为开发通用智能体迈出了关键一步！相关研究论文以“Learning agile soccer skills for a bipedal robot with deep reinforcement learning”为题，以封面文章的形式已发表在 Science 子刊 Science Robotics 上。端到端强化学习,掌握多项运动技能
与传统的机器人控制方法不同，DeepMind采用了端到端的深度强化学习范式来训练机器人。这种方法不需要人工设计具体的动作指令，而是让智能体通过不断与环境互动、获得奖励反馈来自主学习最优策略。
具体来说，研究人员将训练过程分为两个阶段。第一阶段聚焦于基本运动技能的习得，包括从地面站立起身、在面对未经训练的对手时进球得分等。第二阶段则是在完整的1v1足球赛中综合运用这些技能，并根据比赛形势进一步

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