[发明专利]一种基于深度强化学习的外骨骼主助力参数的优化方法有效
| 申请号： | 202011383180.8 | 申请日： | 2020-12-01 |
| 公开（公告）号： | CN112494282B | 公开（公告）日： | 2023-05-02 |
| 发明（设计）人： | 孙磊;陈鑫;董恩增;佟吉刚;李云飞;曾德添;龚欣翔;李成辉 | 申请（专利权）人： | 天津理工大学 |
| 主分类号： | A61H3/00 | 分类号： | A61H3/00;G06N3/092;G06N3/045;G06Q10/04;G16H20/30 |
| 代理公司： | 天津市君砚知识产权代理有限公司 12239 | 代理人： | 程昊 |
| 地址： | 300384 *** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度强化学习的外骨骼主助力参数的优化方法，采用复合正弦曲线形式外骨骼助力曲线方程确定外骨骼主助力参数，利用深度强化学习中的深度确定性策略梯度方法用以解决柔性外骨骼连续性控制问题，搭建策略网络和评价网络，并实时采集并处理外骨骼穿戴者髋关节屈曲角信息，用于产生参数训练的数据集，进行外骨骼主助力参数的训练优化，实现外骨骼主助力参数的自适应优化。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 强化 学习 骨骼 助力 参数 优化 方法 | ||
【主权项】：
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