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神经策略
神经策略是由神经网络参数化的机器人控制策略，将观测（图像、本体感受、语言）直接映射到动作（关节位置、笛卡尔增量、夹爪命令）。与经典运动规划管道相比，神经策略从数据中端到端学习映射，无需手工设计的中间表示。现代神经策略使用卷积编码器进行视觉处理、Transformer进行序列建模，以及ACT、Diffusion Policy或VLA骨干等架构进行动作生成。神经策略的关键特性是它们可以从演示或奖励信号进行训练，使其能够处理对手工编码控制器来说过于复杂的任务。 在实践中查看：我们的真实世界评估 →