Muscle-based skeletal bipedal locomotion using neural evolution

机译：使用神经进化的基于肌肉的骨骼两足运动

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The developmental of bipedal walkers has long been a very important problem in the fields of robotics and computer simulation. In this work we propose using evolutionary methods and muscle based control to evolve bipedal walkers. We present an efficient method for evolving walking controller, which are used by a robot to walk large distances. Our approach mimics both the human limb control mechanism and the human learning process to create natural walking patterns and provides valuable insight into the learning process.

机译：长期以来，双足步行器的发展一直是机器人技术和计算机仿真领域中非常重要的问题。在这项工作中，我们建议使用进化方法和基于肌肉的控制来发展双足步行者。我们提出了一种进化的步行控制器的有效方法，机器人将其用于大距离行走。我们的方法模仿了人类肢体控制机制和人类学习过程，以创造自然的行走模式，并为学习过程提供了宝贵的见识。

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来源
《Ninth International Conference on Computer Science and Information Technologies》|2013年|1-6|共6页
会议地点 Yerevan(AM)
作者
Topchyan Artyom; Topchyan Tigran;
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作者单位

Technical University of Munich, Munich, Germanyc;

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类
关键词
Artificial intelligence; bipedal locomotion; machine learning; muscle simulation; neural evolution;

机译：人工智能;双足运动;机器学习;肌肉模拟;神经进化;;

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