本申请公开了一种基于深度强化学习的四足机器人的步态训练方法、装置、电子设备及介质。本申请中,可以在模拟器中搭建环境、四足机器人模型以及传感器模型;通过多源信息融合技术以及传感器,获取测量信号,并估计机器人状态;利用环境模块、机器人模型以及测量信号,生成四足机器人的足端轨迹规划和初始步态控制策略;基于深度强化学习算法对四足机器人的初始步态控制策略进行策略提升,直至触发策略提升结束条件。通过应用本申请的技术方案,可以避免相关技术中存在的基于模型控制算法所导致的需要大量的手工调参,人工成本较高的问题。且训练得到的参数往往鲁棒性较差,只能适用于某种固定的场景,难以应付实际四足机器人的多种应用任务的需求。
声明:
“基于深度强化学习的四足机器人的步态训练方法、装置、电子设备及介质” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究,如用于商业用途,请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)