Co-design Gym：具身与策略协同优化统一基准
原文标题：Co-design Gym: A Unified Benchmark for Embodiment-Policy Co-optimization
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现有强化学习基准大多假设智能体形态固定，只优化策略，忽略了形态与策略联合优化这一更广问题。论文提出Co-design Gym，覆盖机器人操作与运动、多机器人协作、软体动力学、电子游戏、电网、无线网络、F1赛车、多智能体仓储等20个环境族、逾85个协同设计预设。作者还对代表性协同设计算法进行系统评测，刻画当前技术水平。
- 问题
- 强化学习基准多假设智能体形态固定，忽略形态与策略联合优化。
- 方法
- 提出Co-design Gym，覆盖20个环境族、逾85个协同设计预设并系统评测代表性算法。
- 结果
- 未给出量化结果
- 影响
- 为具身与策略协同优化提供统一可比基准，推动机器人等领域的联合设计研究。
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新基准Co-design Gym覆盖20个环境族、85+预设，把形态与策略联合优化变成可比较问题。
- •现有强化学习基准大多假设智能体形态固定，只优化策略，忽略形态与策略的联合优化
- •Co-design Gym提供20个环境族、逾85个协同设计预设，横跨机器人操作、软体动力学、电网、F1赛车等
- •论文对代表性协同设计算法做了系统评测，刻画当前技术水平
- •作者定位该基准为协同设计领域累积、可比较进展的基础设施
为什么重要：对做具身智能与形态-策略联合优化的研究者，这是首个跨域统一的评测入口，后续结果可比性会明显提升。
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