机器人也可以“边行动边思考”，谷歌大脑的RL算法是,双足机器人有哪些常见的平衡算法？

1、机器人也可以“边行动边思考”，谷歌大脑的RL算法是

Rl算法是谷歌大脑与众多美国名校实验室合作共同提出的1种算法。比如全世界顶尖的加州伯克利分校的x实验室。这种算法能使机器人像人1样，1边行动1边思考。而该团队研发这种算法的初衷是让人工智能去模仿人和动物的行为来达到在其运动或者动作时，动作更流畅，以及面对问题时的处理更强大不易产生故障。 对于这种并发控制问题的算法结构，研究人员首先从连续时间公式开始研究。通过对现有简单算法的深入挖掘和拓展，该研究团队提出了1系列新的类似动态规划。 这项研究以后1般会应用于这种环境，在机器人执行当下动作的时候，必须像人1样思考下。

2、双足机器人有哪些常见的平衡算法？

在最开始的双足机器人使用的平衡控制策略是“静态步行”（static walking）这种策略的特点是：机器人步行的过程中，重心（COG，Center of Gravity)的投影始终位于多边形支撑区域（support region）内，这种控制策略的好处在于：在整个的行进过程中，机器人可以在行走动作中停止而不摔倒，但代价是行动速度非常迟缓（每1步需要花费10秒甚至更长）（因为需要保持重心的投影始终位于支撑区域，否则将不稳定），因为静态步行和人类的期望相差甚远，于是人类开发出来了另1种步行平衡策略：“动态步行”（dy。

3、slam算法是什么？

slam算法是实现机器人定位、建图、路径规划的1种算法。SLAM是同步定位与地图构建(Simultaneous Localization And Mapping)的缩写，最早由Hugh Durrant-Whyte 和 John J.Leonard自1988年提出。 其实SLAM更像是1个概念而不是1个算法，它本身包含许多步骤，其中的每1个步骤均可以使用不同的算法实现。主要用于解决移动机器人在未知环境中运行时即时定位与地图构建的问题。 SLAM技术的核心步骤： 大体上而言，SLAM包含了感知、定位、建图这3个过程。

4、有哪些应用于移动机器人路径规划的算法

机器人家上了解到，在2维2值地图（FREE or OCCUPIED）场景下进行路径规划的方法。我看之前有同学在回答的时候配上了这幅图： 这幅图上的算法罗列的还是很全面的，体现了各个算法的出生顺序。但是并不能很好的对他们进行1个本质的分类。刚刚那位同学说的graph-based和sampling-based的分类方法我感觉有点概念重叠不能够对规划算法进行这样的分类，下面通过自己这1年多的研究和实践对规划算法进行1个简单的分类： 这幅图上的算法罗列的还是很全面的，体现了各个算法的出生顺序。但是并不能很好的对他们进行1。