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基于deep Q-network双足机器人非平整地面行走稳定性控制方法
被引量：
14
1
作者
赵玉婷
韩宝玲
罗庆生
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2018年第9期2459-2463,共5页
针对双足机器人在非平整地面行走时容易失去运动稳定性的问题,提出一种基于一种基于价值的深度强化学习算法DQN(Deep Q-Network)的步态控制方法。首先通过机器人步态规划得到针对平整地面环境的离线步态,然后将双足机器人视为一个智能体...
针对双足机器人在非平整地面行走时容易失去运动稳定性的问题,提出一种基于一种基于价值的深度强化学习算法DQN(Deep Q-Network)的步态控制方法。首先通过机器人步态规划得到针对平整地面环境的离线步态,然后将双足机器人视为一个智能体,建立机器人环境空间、状态空间、动作空间及奖惩机制,该过程与传统控制方法相比无需复杂的动力学建模过程,最后经过多回合训练使双足机器人学会在不平整地面进行姿态调整,保证行走稳定性。在V-Rep仿真环境中进行了算法验证,双足机器人在非平整地面行走过程中,通过DQN步态调整学习算法,姿态角度波动范围在3°以内,结果表明双足机器人行走稳定性得到明显改善,实现了机器人的姿态调整行为学习,证明了该方法的有效性。
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关键词
双足机器人
行走稳定性
步态控制
非平整地面
强化学习
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职称材料
题名
基于deep Q-network双足机器人非平整地面行走稳定性控制方法
被引量：
14
1
作者
赵玉婷
韩宝玲
罗庆生
机构
北京理工大学机械与车辆学院
北京理工大学机电学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2018年第9期2459-2463,共5页
基金
国家部委重点预研基金资助项目(3020020221111)~~
文摘
针对双足机器人在非平整地面行走时容易失去运动稳定性的问题,提出一种基于一种基于价值的深度强化学习算法DQN(Deep Q-Network)的步态控制方法。首先通过机器人步态规划得到针对平整地面环境的离线步态,然后将双足机器人视为一个智能体,建立机器人环境空间、状态空间、动作空间及奖惩机制,该过程与传统控制方法相比无需复杂的动力学建模过程,最后经过多回合训练使双足机器人学会在不平整地面进行姿态调整,保证行走稳定性。在V-Rep仿真环境中进行了算法验证,双足机器人在非平整地面行走过程中,通过DQN步态调整学习算法,姿态角度波动范围在3°以内,结果表明双足机器人行走稳定性得到明显改善,实现了机器人的姿态调整行为学习,证明了该方法的有效性。
关键词
双足机器人
行走稳定性
步态控制
非平整地面
强化学习
Keywords
biped robot
walking stability
gait control
uneven ground
reinforcement learning
分类号
TP242.6 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于deep Q-network双足机器人非平整地面行走稳定性控制方法
赵玉婷
韩宝玲
罗庆生
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2018
14
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