資料介紹
針對雙足機器人在非平整地面行走時容易失去運動穩(wěn)定性的問題,提出一種基于一種基于價值的深度強化學習算法DQN( Deep Q-Network)的步態(tài)控制方法。首先通過機器人步態(tài)規(guī)劃得到針對平整地面環(huán)境的離線步態(tài),然后將雙足機器人視為一個智能體,建立機器人環(huán)境空間、狀態(tài)空間、動作空間及獎懲機制,該過程與傳統(tǒng)控制方法相比無需復雜的動力學建模過程,最后經(jīng)過多回合訓練使雙足機器人學會在不平整地面進行姿態(tài)調整,保證行走穩(wěn)定性。在V-Rep仿真環(huán)境中進行了算法驗證,雙足機器人在非平整地面行走過程中,通過DQN步態(tài)調整學習算法,姿態(tài)角度波動范圍在3。以內,結果表明雙足機器人行走穩(wěn)定性得到明顯改善,實現(xiàn)了機器人的姿態(tài)調整行為學習,證明了該方法的有效性。
雙足機器人具有和人類相似的形體結構,其雙足直立行走的運動方式在現(xiàn)實中具有廣泛的應用前景,其行走穩(wěn)定性控制問題一直是業(yè)界的研究重點。如何使雙足機器人適應各種地面,進行快速穩(wěn)定的行走是研究中的關鍵問題。
目前,仿人機器人的步態(tài)規(guī)劃主要針對理想的平整地面環(huán)境,采用離線方式設計出滿足特定全局優(yōu)化要求的步態(tài)序列,然后根據(jù)規(guī)劃好的步態(tài)序列控制機器人行走。若是機器人行走過程中遇到凸起或凹陷的不平整地面,會使擺動腿末端提前或推遲觸地,使腿末端遭遇過大的地面沖擊力,導致機器人因姿態(tài)扭曲而摔倒。
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