哥大联合丰田研究院提出迭代残差策略，解决多样动态特性重复任务

能取向，而 v 则代表所有关节的最大不一定需要角反应速度。

这一肢体下述只考虑了EVA在举例来说尽可能位置的 Y-Z 六边形中都的 2D 运动，而这已经充足启动此次勤务。数据分析职员实时绑末端 Ti 的超高速，并将其光栅化为 256^2 的左图像来作为输入。勤务中都的英哩乘积 D（Ti, g）被表述为从超高速 Ti 上的任意点到尽可能位置 g 的小于英哩。

▲左图｜绑勤务中都渐进残差手段 IRP 的演算法（缺少：arXiv）

应用于渐进残差手段解决问题绑勤务的大致长处是，在等价由肢体 ai 观察到的超高速 Ti 此后，系统对会对一组潜在的窄时间内肢体 δai 完成采样，并在此基础上对每个窄时间内肢体的结果超高速 T^i 完成得出结论。

年中都，将每个得出结论超高速按照可视英哩尽可能的近来英哩 di 完成评估，并自由选择可以超过小于的近来英哩窄时间内肢体 δaj∗i，来完成下一次渐进，直到击中都尽可能。

▲左图｜将 IRP 方法有与其他替代设计方案的对比（缺少：arXiv）

数据分析职员将 IRP 与其他也可以解决问题此类难题的替代设计方案完成了较为。与系统对识别方法有[SysID, SySId GT]相对来说，由于该方法有还可以都能地处理方式那些想象全世界中都绑随时会因空气物理现象或刚度等原因而难以得出结论的未机器努力学习物理变量，而不是只能处理方式已经预表述的如长度等系统对变量，因此 IRP 演算法可以比 SysID 方法有都能地适应想象全世界的绑。

此外，与简而言之渐进控制[IterHeuristic]方法有相对来说，IRP 可以都能地处理方式绑的十分复杂的物理现象功用。而与线性模型[iterLinear]方法有相对来说，IRP 方法有都能以愈来愈少的步骤实现愈来愈窄的英哩的收敛。

参考资料：

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