制算法，而是获取高质量训练数据的高昂成本。 一项佐治亚理工学院的研究团队发表在国际顶级期刊《Science Robotics》的研究，试图利用深度域适应框架解决这个痛点。据悉，他们提出的方法能够将外骨骼专用标注数据的需求量减少95%，同时保持接近最优模型的控制性能。
sp; 研究团队还对不同类型的任务进行了细分分析。在周期性任务（如行走、爬楼梯）、阻抗类任务（如举重、深蹲）和非结构化任务（如转弯、躲避障碍物）中，新方法都表现出了稳定的性能。
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