[发明专利]一种基于强化学习的蝾螈机器人路径跟踪的分层控制方法

摘要

一种基于强化学习的蝾螈机器人路径跟踪的分层控制方法。针对蝾螈仿生机器人的路径跟踪问题，建立了分层控制框架，包括基于强化学习的上层控制器和基于逆运动学的底层控制器，实现了蝾螈仿生机器人跟踪目标路径。具体地，对于上层控制器，在softActor‑Critic(演员‑评论)算法的基础上设计了状态空间表示、动作空间表示和奖励函数，可以提高跟踪精度，消除静态误差。对于底层控制器，建立了基于逆运动学腿部控制器和脊柱控制器。最终，将机器人在仿真环境中训练好的控制器迁移到真实环境中，来验证算法的可行性与泛化能力。实验结果表明，本发明能够较好的完成控制目标，在仿真到实际的迁移性与泛化性方面表现出了更好的控制效果。