arXiv cs.AI· Nico Bohlinger, Jan Peters·· 3 天前AI 评分29
用价值梯度实现多形态机器人设计
Shape Your Body: Value Gradients for Multi-Embodiment Robot Design
AI 导读
研究者提出将通用多形态价值函数变为可复用的机器人设计模型：先跨多种机器人设计训练形态感知的策略与价值函数，再用冻结的价值函数作为可微代理，通过价值梯度优化候选形态。该方法在最多 50 种机器人、超 1100 个连续形态参数的设计空间上验证，还能识别限制性能的设计与控制参数。
正文 · AI 翻译
摘要：我们提出将通用多形态价值函数转化为可复用的机器人设计模型。我们无需为每个机器人运行新的强化学习协同设计循环，而是首先在众多机器人设计中训练一个形态感知的策略和价值函数。训练完成后，冻结的价值函数被用作可微代理，通过价值梯度优化候选形态。我们在不同的机器人设计设置中评估我们的方法，从扰动的单个机器人到跨形态类别的留出机器人，使用在多达 50 个机器人上训练的单一模型以及超过 1100 个连续形态参数的设计空间。除了优化完整形态之外，我们还表明价值梯度可以识别限制性能的设计和控制参数，从而支持对新机器人设计的优化和分析。
| 主题： | 机器人学（cs.RO）；人工智能（cs.AI） |
| 引用为： | arXiv:2606.00702 [cs.RO] |
| （或 arXiv:2606.00702v2 [cs.RO] 用于此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2606.00702 由 DataCite 提供的 arXiv 颁发 DOI |
提交历史
来自：Nico Bohlinger [查看电子邮件]
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2026年5月30日星期六 12:21:09 UTC（23,876 KB）
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2026年10月13日星期二 04:14:22 UTC（29,542 KB）
来源：arXiv cs.AI · arxiv.org