基于近端策略优化算法的四足机器人步态控制研究

doi:10.3969/j.issn.1674-1579.2019.03.008

空间控制技术与应用 ›› 2019, Vol. 45 ›› Issue (3): 53-.doi: 10.3969/j.issn.1674-1579.2019.03.008

基于近端策略优化算法的四足机器人步态控制研究

出版日期:2019-06-25 发布日期:2020-05-26

On Gait Control of Quadruped Robot Based on#br# Proximal Policy Optimization Algorithm#br#

Online:2019-06-25 Published:2020-05-26

摘要/Abstract

摘要： 足式机器人步态控制是机器人研究领域的难点问题，应用强化学习让机器人自主学习策略提供了一种很好的解决思路.基于ROS机器人操作系统搭建了四足机器人仿真平台，将近端策略优化算法用于四足机器人步态控制，并与其他深度强化学习算法进行了对比分析.仿真实验结果表明，近端策略优化算法在实际应用中具有更好的训练效果.

中图分类号:

张浩昱, 熊凯. 基于近端策略优化算法的四足机器人步态控制研究[J]. 空间控制技术与应用, 2019, 45(3): 53-.

[1]	解永春, 王勇, 陈奥, 李林峰. 基于学习的空间机器人在轨服务操作技术[J]. 空间控制技术与应用, 2019, 45(4): 25-.
[2]	胡晓东, 黄学祥, 胡天健, 王峰林, 梁书立. 一种动态环境下空间机器人的快速路径规划方法[J]. 空间控制技术与应用, 2018, 44(5): 14-21.

基于近端策略优化算法的四足机器人步态控制研究

On Gait Control of Quadruped Robot Based on#br# Proximal Policy Optimization Algorithm#br#

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