数千仿真并行运行，微型机器人导航策略 10 分钟内训练完成
bravo_abad · x · 2026-10-03
- Sun 及同事用强化学习算法 PPO 训练微型机器人导航策略，关键创新在于训练数据的生成方式：数千个仿真环境并行运行，机器人运动、障碍感知与碰撞检测全部并行计算。
- 一组对比数据直观体现差距：模拟相同步数，用 16 个并行环境计算机器人对周围障碍的视野约需 100 秒，而 8192 个并行环境只需 0.2 秒。
- 该完整系统（仿真器 + 精心设计的奖励函数）在单块 GPU 上不到 10 分钟即可完成导航策略训练，为微型机器人 RL 训练的仿真瓶颈提供了可借鉴方案。
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