基于分布式深度強化學習的六足機器人步態(tài)學習與控制

摘要： 針對六足機器人系統(tǒng)結(jié)構(gòu)與決策的復雜導致步態(tài)規(guī)劃與控制困難的問題，提出了一種基于分布式強化學習的六足機器人步態(tài)學習與控制框架。該框架采用大規(guī)模并行學習的方式獲取訓練數(shù)據(jù)，通過強化學習的方法對網(wǎng)絡(luò)進行數(shù)據(jù)驅(qū)動訓練，得到最優(yōu)控制策略，并在IsaacGym平臺下構(gòu)建仿真環(huán)境評估和驗證六足機器人步態(tài)學習與控制的性能。結(jié)果表明，訓練的六足機器人步態(tài)在獎勵值、速度跟蹤和穩(wěn)定性都有良好的表現(xiàn)，... （共5頁）