aSSM模型实现软体躯干机器人全身形状控制

Hehui Zheng等作者将绝热谱子流形（aSSM）方法扩展到修剪螺旋面软体躯干机器人：从数据学习全身aSSM模型，并接入模型预测控制（MPC），在实机上演示多种形状控制任务。作者称，闭环动态形状调节中该方法比现有线性基线好10倍；在人机交互演示中完成分段塑形并平衡网球超过25秒，线性基线未能完成。 作者还报告，在硬件上训练12小时的无模型强化学习策略在同一平衡任务上失败。作者据此认为，基于aSSM的MPC是真实软体硬件全身形状控制的可行路径。 该工作为arXiv预印本，尚未经同行评议；上述效果均为作者自述，未经独立验证。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。