# MIT Improbable AI 与快速运动适应

> 原文链接：https://robotics.hellobike.com/people/mit-improbable-ai-pulkit-agrawal
> 频道：people | 更新日期：2026-10-22 | 标签：实验室, 腿式强化学习, 运动适应, Sim-to-Real
> 核心摘要：Improbable AI Lab由Pulkit Agrawal领导，聚焦腿式强化学习、运动适应、Sim-to-Real。其公开代表成果包括《Rapid Motor Adaptation for Legged Robots》等，实验平台主要是Unitree 四足机器人。需注意，现有结论主要来自四足平台与室内外测试，跨平台或开放环境表现应以原文实验边界为准。

# MIT Improbable AI 与快速运动适应

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| 项目 | 内容 |
| --- | --- |
| 机构 | 麻省理工学院 Massachusetts Institute of Technology |
| 实验室 / 团队 | Improbable AI Lab |
| 负责人 | Pulkit Agrawal |
| 地点 | Cambridge 美国 |
| 主页 | [https://people.csail.mit.edu/pulkitag/](https://people.csail.mit.edu/pulkitag/) |
| GitHub | [https://github.com/Improbable-AI](https://github.com/Improbable-AI) |

## 研究方向

腿式强化学习、运动适应、Sim-to-Real

## 团队概况

Improbable AI Lab由Pulkit Agrawal领导，聚焦腿式强化学习、运动适应、Sim-to-Real。其公开代表成果包括《Rapid Motor Adaptation for Legged Robots》等，实验平台主要是Unitree 四足机器人。需注意，现有结论主要来自四足平台与室内外测试，跨平台或开放环境表现应以原文实验边界为准。

## 代表工作

- Rapid Motor Adaptation for Legged Robots（RSS 2021） · [链接](https://arxiv.org/abs/2107.04034)
- Walk These Ways: Tuning Robot Control for Generalization with Multiplicity of Behavior（CoRL 2022） · [链接](https://arxiv.org/abs/2212.03238)
- Learning to Walk in Minutes Using Massively Parallel Deep Reinforcement Learning（CoRL 2021） · [链接](https://arxiv.org/abs/2109.11978)

## 开源产出

- [walk-these-ways](https://github.com/Improbable-AI/walk-these-ways)

## 使用的机器人平台

- [unitree-go2](/robots/unitree-go2)

## 来源

- [Pulkit Agrawal](https://people.csail.mit.edu/pulkitag/)
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## 原始参考来源 (Sources)

- [Pulkit Agrawal](https://people.csail.mit.edu/pulkitag/)