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MPBRS：面向人形机器人运动的统一奖励配置多势能奖励塑形
MPBRS: Multi-Potential-Based Reward Shaping for Unified Reward Configuration in Humanoid Locomotion
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论文研究面向人形机器人运动的 Multi-PBRS（多势能奖励塑形），并提出一套统一奖励配置。作者在九台人形机器人上使用相同的奖励结构和权重进行评测，只需机器人特定的关节/连杆映射与默认姿态等元数据，无需逐台重新设计奖励。实验称，与标准奖励塑形相比，MPBRS 在不同机器人间表现出更一致的缩放行为和更低的调参敏感度，且不改变最优策略。
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