四、从四足到两腿：步态转换的奇迹 更令人瞩目的是，这项技术还促进了机器人步态转换的实现。通过深度强化学习与模仿学习的结合，研究人员可以首先让机器人观察并学习动物或人类的行走模式，然后在此基础上进行微调和优化。因此，原本设计为四足行走的机器人，在特定情境下能够切换为两腿行走模式，甚至展示出流畅的连续空...
四足机器人的运动控制方法研究 1.传统运动控制 - 基于模型的控制方法 目前,在四足机器人研究领域内应用最广泛的控制方法就是基于模型的控制方法,其中主要包括基于虚拟模型控制(Virtual Model Control,VMC)方法 、基于零力矩点(Zero Moment Point,ZMP) 的控制
由于强化学习需要智能体与环境交互因此其学习成本十分昂贵,训练中往往只能获得数量较少的样本,另外样本往往也无法激活系统的所有的模态如机器人在运动过程中可能出现的疲劳和损坏或目标物环境的破坏,这些参数的变换都会造成截然不同的训练结果,为解决这个问题目前的强化学习主要借助于计算机仿真技术来降低样本的获取难度。
分类号:TP242 单位代码:10422 密级:公开 学号:201814491 SHANDONGUNIVERSITY 硕士学位论文 ThesisforMasterDegree 论文题目:基于深度强化学习的四足机器人步态分析 Gait
基于深度强化学习的四足机器人多步态生成策略研究摘要:本论文基于深度强化学习算法,设计了一种四足机器人的多步态生成策略。首先,我们在仿真环境中构建了实验平台,建立了四足机器人的运动学模型,并设置了多个不同的步态。其次,我们利用深度强化学习算法进行训练,并优化了策略网络的结构和超参数,提高了四足机器人在不同...
步骤2.3:建立强化学习框架之后,在不同地面刚度、地面摩擦力系数、不同地形及他们的拼接中使用强化学习ppo算法优化四足机器人步态,生成适应不同环境的四足机器人步态。 在步骤2构建基于强化学习的四足机器人步态自主生成框架之后,根据不同的评价指标、不同的地形要求,重复执行强化学习算法,组织生成地形适应性的四足机器人...
本申请公开了一种基于深度强化学习的四足机器人的步态训练方法、装置、电子设备及介质。本申请中,可以在模拟器中搭建环境、四足机器人模型以及传感器模型;通过多源信息融合技术以及传感器,获取测量信号,并估计机器人状态;利用环境模块、机器人模型以及测量信号,生成四足机器人的足端轨迹规划和初始步态控制策略;基于深度强化...
本发明提出的一种基于强化学习和CPG控制器的四足机器人步态控制方法,包括以下步骤:S1、在V-REP仿真平台下搭建四足机器人的单腿模型以及四足机器人的整体模型;S2、基于DDPG强化学习算法构建演员网络和评论家网络对单腿模型进行训练;S3、利用CPG控制器确立四足机器人的腿部之间的相对时序关系并根据四足机器人的腿部运动特点...
本申请中涉及计算机技术,尤其是一种基于深度强化学习的四足机器人的步态训练方法、装置、电子设备及介质。 背景技术: 在四足机器人的步态控制领域,通常采用正逆运动学和机器人动力学等方法结合模型预测控制等先进控制理论实现四足机器人的步态控制,通常将整个控制系统分为足端轨迹规划模块和运动控制模块,规划部分实现足端...
稳定性和环境适应能力,本文将深度强化学习引入到四足机器人的运动控制中来.论文的主要研究工作及成果如下: (1)四足机器人建模与分析 本文首先对四足机器人常见步态的特点以及稳定性做了分析,然后在PyBullet仿真平台上搭建四足机器人模型,并利用D-H方法推导机器人的运动学方程以及雅可比矩阵,为后续四足机器人的运动控制...