[发明专利]一种仿人机器人步态规划的深度强化学习新方法在审
| 申请号： | 202010594439.7 | 申请日： | 2020-06-28 |
| 公开（公告）号： | CN111546349A | 公开（公告）日： | 2020-08-18 |
| 发明（设计）人： | 冯春;赵彻;李晓贞;张祎伟;姜文彪;武之炜 | 申请（专利权）人： | 常州工学院 |
| 主分类号： | B25J9/16 | 分类号： | B25J9/16 |
| 代理公司： | 常州佰业腾飞专利代理事务所(普通合伙) 32231 | 代理人： | 顾翰林 |
| 地址： | 213032 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种机器人技术的改进，具体为一种仿人机器人步态规划的深度强化学习新方法，利用改进的DQN算法解决双足机器人的步行控制问题，在无需建立复杂的双足机器人动力学模型的基础上，将强化深度学习方法用于双足机器人实现在快步行走条件下的长距离稳定步态控制，包括建立仿人双足机器人模型、预训练控制参数和双足机器人步行运动；其中，仿人双足机器人模型采用简化的6自由度连杆模型，足部采用平面足底结构；预训练控制参数采用改进的DQN网络结构的深度强化学习进行控制器的训练；双足机器人步行运动是指通过训练的控制器实现稳定性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 人机 步态 规划 深度 强化 学习 新方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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