news 2026/9/25 23:43:40

Neural Whole-Body Control: HOVER ExBody第二部分:HOVER核心原理 2.1 问题建模:通用条件控制策略 2.2 网络架构:历史感知的Actor-Critic

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张小明

前端开发工程师

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Neural Whole-Body Control: HOVER ExBody第二部分:HOVER核心原理 2.1 问题建模:通用条件控制策略 2.2 网络架构:历史感知的Actor-Critic

目录

第一部分:原理详解

2.1 问题建模:通用条件控制策略

2.2 网络架构:历史感知的Actor-Critic

第二部分:结构化伪代码讲解

第三部分:代码实现

脚本1:环境配置与全局参数定义

脚本2:历史观测编码器实现

脚本3:条件策略网络实现

脚本4:评论家网络与优势估计实现

脚本5:PPO训练流程实现

脚本6:统一控制接口与可视化系统


第一部分:原理详解

2.1 问题建模:通用条件控制策略

在足式机器人的全身控制领域,传统的模型预测控制(Model Predictive Control, MPC)和全身控制(Whole-Body Control, WBC)方法依赖于精确的动力学模型和数值优化求解器,这在面对复杂地形和动态交互时表现出计算开销大、适应性差的局限性。近年来,端到端的视觉-语言-动作(Vision-Language-Action, VLA)模型虽然在高层语义理解方面取得了进展,但其低层控制精度与稳定性仍难以满足机器人运动的物理约束。在此背景下,HOVER(Humanoid Versatile

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