PRISM

该方法向策略学习中加入多项式交互特征，使控制器能够捕捉状态变量之间的乘积与关系。实验涵盖类人行走、低摩擦跟踪和富接触操作，显示其优于标准控制基线以及更大的控制模型。

PRISM 适合机器人学习研究者、运动控制工程师以及构建复杂物理交互策略的团队。它提供了一个结构化表示层，既能揭示物理关系，也能在具有挑战性的动力学环境中提升策略性能。