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Control Continuo
El control continuo se refiere a políticas de robot que generan vectores de acción con valores reales (p. ej., torques articulares, velocidades o deltas cartesianos) en lugar de seleccionar de un conjunto discreto de acciones. La mayoría de las tareas de manipulación de robots físicos requieren control continuo porque el movimiento suave y preciso no puede representarse adecuadamente mediante un menú de acciones finito. Los algoritmos estándar de aprendizaje por refuerzo profundo para control continuo incluyen DDPG, TD3 y SAC; para aprendizaje por imitación, la clonación de comportamiento y Diffusion Policy se usan comúnmente en espacios de acciones continuas. Ver esto en la práctica: la tienda de hardware →