一种基于分层强化学习的四足机器人运动规划方法
授权
摘要
本发明公开一种基于分层强化学习的四足机器人运动规划方法，该方法通过构建基于深度强化学习的上层行为决策控制器以及基于模型预测控制的下层运动执行控制器；对于上层的深度强化学习网络，基于SAC算法设计四足机器人的状态更新网络、动作执行网络以及奖励函数等，结合机器人周围的环境高度图信息输出对应的行为控制参数；对于下层执行控制器中的模型预测控制器，通过求解基于上层输入的控制参数二次规划方程组来获取对应的控制指令。该分层控制框架结合了深度强化学习与模型预测控制的优势，使四足机器人能够根据当前机身状态以及地形环境做出更安全可靠的行为模式，保持机身姿态平稳，从而有效规避风险，实现在复杂地形下的有效运动轨迹规划。
基本信息
专利标题 ：
一种基于分层强化学习的四足机器人运动规划方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN112936290A
申请号 ：
CN202110321563.0
公开（公告）日 ：
2021-06-11
申请日 ：
2021-03-25
授权号 ：
CN112936290B
授权日 ：
2022-06-10
发明人 ：
么庆丰王纪龙魏震宇王东林
申请人 ：
西湖大学
申请人地址 ：
浙江省杭州市西湖区转塘街道石龙山街18号
代理机构 ：
杭州求是专利事务所有限公司
代理人 ：
贾玉霞
优先权 ：
CN202110321563.0
主分类号 ：
B25J9/16
IPC分类号 ：
B25J9/16
IPC结构图谱
B
B部——作业；运输
B25
手动工具；轻便机动工具；手动器械的手柄；车间设备；机械手
B25J
机械手；装有操纵装置的容器
B25J9/00
程序控制机械手
B25J9/16
程序控制
法律状态
2022-06-10 ：
授权
2021-07-02 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : B25J 9/16
申请日 : 20210325
申请日 : 20210325
2021-06-11 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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