Yuxing-Wang-THU/SurveyBrainBody

解决的问题

本项目通过摆脱传统仅关注控制优化的方法，应对智能体开发的挑战。相反，它倡导“具身协同设计”（Embodied Co-Design, ECD），通过同时优化智能体的物理身体（形态）和控制大脑（软件），以提升与环境的交互能力及整体任务表现。

工作原理

ECD 将智能体的创建视为对四个关键组件的联合优化：

1. 控制大脑：处理感知-动作耦合以生成运动响应的软件。
2. 身体形态：包括形状、材料和传感器布局在内的物理硬件。
3. 任务环境：塑造智能体学习目标的具体条件和反馈回路。
4. 协同设计算法：进化强化学习、生成模型或基于物理的方法等优化引擎，共同优化大脑、身体与环境之间的交互。

适用对象

本资源专为机器人学、人工生命和具身人工智能领域的研究人员和开发者设计，旨在帮助他们理解协同设计的分类体系、当前基准以及最先进的方法，以联合设计机器人身体和控制器。

主要亮点

• 全面的分类体系：提供控制、形态和任务的设计空间与表示方法的层级分类。
• 广泛覆盖范围：涵盖刚体机器人、软体机器人、飞行机器人和虚拟生物等多种智能体。
• 多样化的研究方法：将协同设计方法分为双层、单层、生成式和开放式协同设计四类。
• 详尽的文献综述：分析了超过一百项近期研究，并提供最新工作的精选列表，附带代码和论文链接。