사발발 로봇은 여러 가지 다른 보행 리듬을 사용할 수 있으며 각각의 보행 리듬은 지형 통과 능력과 에너지 효율에 대해 다른 특징을 가지고 있습니다. 다양한 환경에서 리듬을 적극적으로 조절함으로써 사발발 로봇은 절약형이면서 적응 가능한 움직임 전략을 실현할 수 있습니다. 본 논문은 강화 학습에 기반한 사발발 로봇의 보행 전략의 에너지 효율성과 지형 통과 능력을 다양한 리듬 매개 변수에 대해 탐구하고, 학습된 단일 보행 전략을 효과적인 다중 보행 전략으로 통합하는 훈련 및 통합 프레임워크를 제안합니다. 실험 결과는 이러한 다중기술 전략이 에너지를 최적화할 수 있으며 부드럽고 안전한 리듬 전환을 보장할 수 있다는 것을 보여줍니다.

강화 학습; 움직임; 움직임 학습; 에너지 효율성