Autonomous Learning of Bipedal Walking Stabilization

施里特说，他是一名不稳定的机器人，也是一名机器人。我是Gegensatz zu den Robotern Lernen Menschen Jedoch sehr Schnell Stabil zu gehen。我们的生活不是这样的，而是我们的生活方式不同，我们的生活不平衡。Zweibeinige Geher sind komplexe，在不稳定的系统中。从现在起，我们不再为这些帮派提供技术支持，也不会为他们提供更多的帮助。我们将在更大的范围内提供更多的反馈信息，而不是所有的算法。它是一种新型的机器人，它是一种新型的机器人，是一种新型的机械设备。在机器人的帮助下，所有的工作都完成了。在此方法的基础上，提出了一种新的解析器模型。

Die ersten Schritte eines Kleinkinds sind nicht weniger instabil als die Laufbewegungen der meisten zweibeinigen Roboter. Im Gegensatz zu den Robotern lernen Menschen jedoch sehr schnell stabil zu gehen. Ohne viel Anleitung entwickeln wir die Fähigkeit, uns auf nahezu jedem Boden fortzubewegen und die Balance auch bei starken, unerwarteten Störungen wieder zu erlangen. Zweibeinige Geher sind komplexe, inhärent instabile Systeme. Wegen dieser Komplexität ist es bislang trotz jahrzehntelanger Bemühungen nicht gelungen, die Effizienz, Eleganz und insbesondere die Stabilität des menschlichen Gangs technisch nachzuvollziehen.Ausgehend von einen in engen Grenzen selbststabilisierenden Gangverhalten, das kein Feedback benutzt, und der Fähigkeit zu fallen, besteht unser neuer Ansatz darin, autonome Lernalgorithmen zu entwickeln, die es dem Roboter erlauben, seine eigene Dynamik zu lernen, während er beim Gehen gestört wird. Die Störungen werden dabei entweder von außen eingebracht, oder der Roboter generiert die Störungen mit Hilfe einer effizienten Explorationsstrategie selbst. Der Roboter benutzt das erworbene Wissen dann, um zu entscheiden, wann und wohin Ausfallschritte platziert werden, die es ihm erlauben, die Balance nach unerwarteten Stößen wieder zu erlangen oder auch auf unebenen Grund stabil zu gehen. Unsere Lernmethode basiert auf generischen nichtparametrischen Funktionsapproximatoren und nicht auf expliziter Modellierung.