研究arXiv cs.RO2026年10月9日 12:00

教机器狗学新技能：结合强化学习与模仿学习、并用对抗式任务选择实现多样化四足技能

原标题：Teaching a Robot Dog New Tricks: Diverse Quadruped Skills via Combined Reinforcement and Imitation Learning with Adversarial Task Selection

推荐理由

论文提出强化学习与模仿学习结合、并以对抗式任务选择缓解多任务梯度冲突，让四足机器人同时掌握行走、挖掘、勘测等技能，为多任务策略训练提供新思路。

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结构化情报

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该 arXiv 论文指出，强化学习已能让足式机器人在单任务设定下完成多种技能，但农业机器人、空间探索等场景需要行走、挖掘、近距离勘测等多样化能力，端到端多任务策略训练存在样本效率低与任务间梯度冲突等困难。作者据此提出三阶段方法，将强化学习与模仿学习结合，并引入对抗式任务选择机制。

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