【摘 要】
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随着机器人技术的迅速发展,机器人已经开始广泛应用在人们生产生活中。足式机器人具有灵活性高、适应性强等特点,广泛应用于野外探索、补给运输、灾害救援等方面。与双足、四足机器人相比,多足机器人腿部自由度更高、重心更加稳定,具有更为出色的运动灵活性和载荷能力。多足机器人已经成为足式机器人领域中的一个研究热点。传统的多足机器人控制方法一般会采用节律控制器,但是节律控制器设计难度较大,需要多足机器人的精准模型
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随着机器人技术的迅速发展,机器人已经开始广泛应用在人们生产生活中。足式机器人具有灵活性高、适应性强等特点,广泛应用于野外探索、补给运输、灾害救援等方面。与双足、四足机器人相比,多足机器人腿部自由度更高、重心更加稳定,具有更为出色的运动灵活性和载荷能力。多足机器人已经成为足式机器人领域中的一个研究热点。传统的多足机器人控制方法一般会采用节律控制器,但是节律控制器设计难度较大,需要多足机器人的精准模型。然而,多足机器人内部耦合情况多,机械结构和控制系统复杂,难以建立多足机器人精准模型。基于数据驱动的强化学习能够进行自主学习优化,不需要精准模型,可以实现多足机器人最优的控制效果,有效解决多足机器人步态设计的难点。本文以两种多足机器人为研究对象,基于强化学习理论,对多足机器人的运动控制展开研究,具体研究内容如下:1、针对算法训练耗时长、数据采集慢、多足机器人移动能力未达到理想状态等问题,引入了提前终止机制,设计了提前终止条件,对深度确定性策略梯度算法进行了改进。2、基于改进的强化学习算法,针对两种多足机器人的运动特性,分析并设计了动作空间和状态空间;针对两种多足机器人的运动目标和不同地形环境,设计了适应于多种不同地形环境的步态奖励函数,用于探索最优步态,完成整个控制策略的设计。3、在仿真软件V-REP中,搭建了两种多足机器人仿真模型,设计了多种不同的地形环境,采用改进的强化学习方法,通过训练的方式生成了适应多种不同地形的多足机器人步态。4、针对仿真到现实的差距导致运动控制策略迁移难的问题,通过提高多足机器人的模型精度以及仿真刷新精度、提高运动控制策略鲁棒性等方法,成功将仿真中生成的多足机器人运动控制策略迁移至实际机器人。
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