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【DynSyn: Dynamical Synergistic Representation for Efficient Learning and Control in Overactuated Embodied Systems】

文章链接：[2407.11472] DynSyn: Dynamical Synergistic Represe...

项目主页：https://sites.google.com/view/dynsyn

在高维度、过驱动系统中学习有效的控制策略对深度强化学习算法来说是一个重大挑战。这种控制场景常见于脊椎动物肌肉骨骼系统的神经控制中。研究这些控制机制将为高维度、过驱动系统的控制提供新的见解。执行器的协调（在神经力学中称为肌肉协同作用）被认为是一种简化运动指令生成的假定机制。系统的动态结构是其功能的基础，使我们能够推导出执行器的协同表示。受此理论的启发，我们提出了动态协同表示（DynSyn）算法。DynSyn旨在从动态结构中生成协同表示，并对这些表示进行任务特定、状态依赖的适应，以改善运动控制。我们在涉及不同肌肉骨骼模型的各种任务中展示了DynSyn的效率，与基准算法相比，DynSyn在样本效率和鲁棒性方面达到了最先进的水平。DynSyn生成的协同表示能够捕捉动态结构的基本特征，并展示了在多样化运动任务中的广泛适用性。

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来源：计算机视觉life