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Talk | CoRL‘23 最佳系统论文奖入围，庄子文：用深度强化学习让机器狗学会跑酷

本期为TechBeat人工智能社区第547期线上Talk！

北京时间11月16日(周四)20:00，上海期智研究院实习研究员—庄子文的Talk已准时在TechBeat人工智能社区开播！

他与大家分享的主题是: “ 用深度强化学习让机器狗学会跑酷”，系统地介绍了他的团队在基于强化学习算法和软动力学约束让四足机器人的运动能力远超传统移动机器人的算法所做的一系列研究成果。

Talk·信息

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主题：用深度强化学习让机器狗学会跑酷

嘉宾：上海期智研究院实习研究员 庄子文

时间：北京时间 11月16日(周四)20:00

地点：TechBeat人工智能社区

点击下方链接，即可观看视频！

TechBeatTechBeat是荟聚全球华人AI精英的成长社区，每周上新来自顶尖大厂、明星创业公司、国际顶级高校相关专业在读博士的最新研究工作。我们希望为AI人才打造更专业的服务和体验，加速并陪伴其成长。icon-default.png?t=N7T8https://www.techbeat.net/talk-info?id=825

Talk·介绍

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自从四足机器人的外形提出以来，四足机器人的通过性并没有比传统轮式机器人强多少。四足机器人能通过的地形，轮式机器人都能通过。这种问题其实还是源于算法的局限。四足机器人的外形决定了它需要远比轮式机器人复杂的控制算法。由此，我们实现了一种基于强化学习算法和软动力学约束的算法，让四足机器人的运动能力从此远超传统移动机器人。本次演讲，将详细介绍我们的工作是如何提出，以及在研究过程中发现的有趣现象。

Talk大纲

1、回顾四足机器人在移动能力上的发展历程

2、详细介绍我们Robot Parkour Learning的实现方法和部署工具

3、对四足机器人研究的一点个人看法

Talk·预习资料

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Talk | CoRL‘23 最佳系统论文奖入围，庄子文：用深度强化学习让机器狗学会跑酷_第1张图片

论文链接：

https://robot-parkour.github.io/resources/Robot_Parkour_Learning.pdf

Talk·提问交流

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在Talk界面下的【交流区】参与互动！留下你的打call和问题，和更多小伙伴们共同讨论，被讲者直接翻牌解答！

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Talk·嘉宾介绍

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Talk | CoRL‘23 最佳系统论文奖入围，庄子文：用深度强化学习让机器狗学会跑酷_第3张图片

庄子文

上海期智研究院·实习研究员

庄子文，是2020年毕业于上海科技大学计算机科学与技术专业。他本科期间联合创建了RoboMaster Magician战队，参加了伯克利暑期交流项目和卡耐基梅隆机器人研究院暑期科研实习，并持续保持与美国同学的合作。毕业以后，加入上海期智研究院赵行老师的科研团队，在机器人顶会上发表了多篇强化学习相关论文。目前成功将强化学习算法应用在真机上，并且将持续致力于提高各种机器人的运动性能。

个人主页: https://www.techbeat.net/grzytrkj?id=34641

关于TechBeat人工智能社区

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