Diego Ferigo 在 曼彻斯特大学（University of Manchester） 完成的博士论文，主要探讨了“Simulation Architectures for Reinforcement Learning applied to Robotics”（强化学习在机器人学中的仿真架构）。

论文包括内容：

第一部分：背景和基础知识

• 第一章 介绍了机器人模拟器，定义了它们的主要组件和属性，并描述了使本论文工作成为可能的技术，例如 Gazebo Sim 模拟器和 jax 框架。
• 第二章 介绍了刚体多体动力学所使用的符号和方程，以及如何通过机器人机械结构的模型计算和传播相关的动力学和运动学量。
• 第三章 介绍了强化学习的主要概念和符号，并建立了强化学习问题的结构，描述了可以用来计算解决方案的主要算法家族，并发展了策略优化的理论，最终导出了近端策略优化算法。
• 第四章 回顾了应用于机器人运动学的强化学习的最新进展，机器人学习模拟器，以及用于推恢复的策略，并详细说明了这些领域的开放性问题，以及本论文的知识贡献如何解决这些问题。

第二部分：贡献

• 第五章 提出了一种用于创建机器人强化学习环境的软件架构。它展示了如何获得可以在模拟和现实世界设置中执行的环境，而无需重写决策逻辑。从模拟环境中采样数据使用 Gazebo Sim 通用模拟器。
• 第六章 通过使用上一章中提出的框架采样经验，研究了合成模拟人形机器人 iCub 在存在外部干扰的情况下平衡的适当控制信号的问题。它将目标作为强化学习问题，并使用奖励塑造方法指导策略训练过程中的探索过程。将来自机器人动力学描述的计算术语包含在奖励信号中，将先验知识引入问题中。结果表明，在训练后，出现了多种推恢复策略，并且策略能够根据外部推力选择最合适的一种。
• 第七章 开始解决优化机器人运动学合成经验生成的问题，这是上一章实验中的瓶颈。这一章提供了一个状态空间表示，它描述了浮动基机器人的动力学，可以对其进行数值积分以模拟其演化。然后，它制定了一个软接触模型，用于计算机器人和地形表面之间的相互作用力，支持静态（粘附）和动态（滑动）状态，具有没有近似值的摩擦锥边界。然后将接触模型的动力学包含在一个扩展的状态空间表示中，得到一个描述浮动基机器人接触感知动力学的微分方程组。
• 第八章 利用第七章中提出的状态空间表示，提出了一种新的坐标系减少的物理引擎，可以在 GPU 和 TPU 等硬件加速器上执行，以最大限度地提高采样吞吐量。为此，使用第二章中引入的符号，这一章还制定了一些标准的刚体动力学算法，可以在这种加速环境中执行。然后对该物理引擎的性能进行基准测试，评估其算法的准确性和速度，以及在高度并行设置中执行时集成数百或数千个机器人模型的可扩展性。最后，通过从数百个并行环境中采样经验来训练策略，这些环境在 GPU 上运行，并评估其在一个表示分布外环境的模拟到模拟设置中的性能。

这份博士论文探讨了如何利用现代技术生成人形机器人规划和控制所需的合成数据。它提出了新的模拟架构，可以加速机器人强化学习的训练过程，并展示了一些机器人学习案例，证明了这些架构的有效性。

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