关于那个电脑模拟的双足体

　　找到了他们02年发的paper[1], 简单浏览了下,原来用的是Neural Network,模型用的是MathEngine Fast Dynamics Toolkit.要不是简单了解下原理还真感觉片子里说的那么挺玄乎呢.
　　
　　方法是在MathEngine Tookit中创建了一个二足体,定义了11个body和13个junction.最后用Neural Network.那个Toolkit中本身有物理模型,所以,他们只用NN做参数优化就可以了.
　　
　　The parameters to be optimized are weights, time constants and biases.
　　
　　目标函数有两部分:
　　1) 行走结束点和起始点距离最大(走的远);
　　2) 不降低重心高度(走的稳);
　　
　　其实就是一个最优化问题了.
　　
　　Ref:
　　[1] Torsten Reil, Phil Husbands, Evolution of Central Pattern Generators for Bipedal Walking in a Real-Time Physics Environment,IEEE Transactions on Evolutionary Computation - TEC , vol. 6, no. 2, pp. 159-168, 2002