基于深度强化学习的机器人运动控制
强化学习范式原则上允许复杂行为
直接从简单的奖励信号中学习。然而，在实践中，情况确实如此
常见的手工设计奖励功能，以鼓励特定的
解决方案，或从演示数据中导出。本文探讨了如何丰富
环境有助于促进复杂行为的学习。明确地
我们在不同的环境环境中培训代理人，并发现这鼓励了他们
在一系列任务中表现良好的稳健行为的出现。
我们为运动演示了这一原则——众所周知的行为
他们对奖励选择的敏感度。我们在一个平台上训练几个模拟物体
使用一个简单的奖励功能，可以设置各种具有挑战性的地形和障碍
基于向前的进展。使用一种新的可伸缩策略梯度变体
强化学习，我们的特工可以根据需要学习跑、跳、蹲和转身
在没有明确的基于奖励的指导的环境下。对……的视觉描绘
学习行为的要点可以在本视频中查看。
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