[发明专利]一种基于深度强化学习的双足机器人步态规划方法有效
| 申请号： | 201810979187.2 | 申请日： | 2018-08-27 |
| 公开（公告）号： | CN108983804B | 公开（公告）日： | 2020-05-22 |
| 发明（设计）人： | 吴晓光;刘绍维;杨磊;张天赐;李艳会;王挺进 | 申请（专利权）人： | 燕山大学 |
| 主分类号： | G05D1/08 | 分类号： | G05D1/08 |
| 代理公司： | 北京挺立专利事务所(普通合伙) 11265 | 代理人： | 刘阳 |
| 地址： | 066004 河北省*** | 国省代码： | 河北;13 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度强化学习的双足机器人步态规划方法，利用人体步态的稳定性和柔顺性，结合深度强化学习对双足机器人步态进行有效控制，包括以下步骤：1)建立被动双足机器人模型；2)人体步态数据和目标步态数据的获取及处理；3)使用降噪自动编码器分别提取双足机器人步态数据与人体步态数据中的隐含特征；4)利用深度强化学习对人体步态特征进行学习，进而规划双足机器人步态。本发明将深度强化学习和人体步态数据相结合，控制双足机器人像人一样稳定、柔顺的行走。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 强化 学习 机器人 步态 规划 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度强化学习的双足机器人步态规划方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1：建立双足机器人模型，描述机器人行走过程；步骤S2：获取并处理人体步态数据和目标步态数据；步骤S3：使用降噪自动编码器分别提取双足机器人步态数据与人体步态数据中的隐含特征；步骤S4：利用深度强化学习对人体步态特征进行学习，进而规划双足机器人步态。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于燕山大学，未经燕山大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201810979187.2/，转载请声明来源钻瓜专利网。
