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近日，英国 爱丁堡大学 (University of Edinburgh) Wanming Yu, Chuanyu Yang，Zhibin Li等，在Nature Machine Intelligence上发文，提出了系统的显著性分析，定量评估了不同反馈状态的相对重要性，以用于基于深度强化学习，有效地学习运动技能，从而为机器人运动学习最基本的反馈状态识别提供了指导。 基于包括关节位置、重力矢量和基本线速度和角速度的重要状态，研究证明了了模拟四足机器人可以学习各种鲁棒的运动技能。研究发现，只有在重要状态下，学习的运动技能，才能达到更多状态，即相当于人的任务表现。 这项工作，为状态观察对特定类型的运动技能影响，提供了定量的见解，从而以最小感知依赖性，学习广泛的运动技能。
