12.30-01.08文献阅读总结

  本周是论文研读第一周，可是一篇都没有仔细读完，怎样才算仔细研读呢，心里的标准是这样的：
  1、从一定程度上区分筛选出好论文；
  2、对作者及研究机构分析，在大实验的官网挖掘科研信息；
  3、读引言找出经典的文献；
  4、研读，总结其方法；
  5、展望，评估；

  这周有点水了，加班加班加班，但不记录的话，就没有开始了，现在将之总结如下。关键词是"机器人""CPG"和"RL"，搜到的第一篇文献是Guillaume Bellegarda和Auke Ijspeert的——《CPG-RL: Learning Central Pattern Generators for Quadruped Locomotion》，发表在期刊IEEE Robotics and Automation Letters（RAL）上，RAL的质量大于IROS, ICRA平均水准，当前影响因子4.321。Auke Ijspeert教授在先前介绍过，这里不再赘述，希望有机会，再认真研究分析学习一下其实验室。

  直观扫下来，没有表面上太吸引人的点，接着便又查了一些，CPG还是落寞了一些，但我总觉得目前的应用只是停留在表面，国内深究着甚少，需要生理学的更多的支持。上面的文章让我看到另一种希望，是RL，第二篇文献是《Rapid Locomotion via Reinforcement Learning》，作者是MIT Improbable AI Lab的Gabriel Margolis，作者有自己的github主页，碰到这样的作者，总是很开心，省去了自己搜集其文献的时间。列之于下，以示尊重，下周的阅读重点：
(1)Reinforcement Learning for Quadrupedal Dribbling in the Wild；（CoRL Workshop on Sim-to-Real Robot Learning: Locomotion and Beyond, 2022）
(2)Walk These Ways: Tuning Robot Control for Generalization with Multiplicity of Behavior；（Conference on Robot Learning, 2022）
(3)Rapid Locomotion via Reinforcement Learning;（Robotics: Science and Systems, 2022）
(4)Learning to Jump from Pixels；（Conference on Robot Learning, 2021）
(5)Learning Robust Terrain-Aware Locomotion；（Master's Thesis, 2021）

  第三篇文献是《Creating a Dynamic Quadrupedal Robotic Goalkeeper with Reinforcement Learning》文章提出了一个强化学习（RL）框架，可以实现四足动物机器人在现实世界中执行足球守门员任务。这也有一系列的文章好像，印象中有一篇三年前的，觉得非常有意思——《Learning Agile Robotic Locomotion Skills by Imitating Animals》，算是一个总结和接下来的阅读指导，这周先到这里，下周继续！