基于加权聚合图神经网络的机器人技能学习代码

我们提出一种加权聚合图神经网络作为机器人的策略网络模型，实现不同结构机器人之间技能的快速迁移。但这种人工设计的加权聚合方式特定于具体的机器人任务，不能直接用于不同的任务。我们进一步提出了基于图注意力机制的机器人策略模型，以学习的方式自动为不同位置的关节分配不同的重要性，为实现不同结构机器人之间技能的快速迁移奠定坚实基础。