Chris Paxton：全身强化学习在碰撞场景优于逆运动学

机器人研究者 Chris Paxton 称，面对突然冲击或手臂被卡住等突发状况，全身控制中的强化学习（RL）策略表现明显优于逆运动学（IK）。他把这一差距归因于 RL 的反应性（Reactivity），在多个物体质量变化时同样如此。他表示 Dyna 并未展示相关能力，但认为该策略方向是正确的。