成果简介
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本发明公开了一种基于深度强化学习的双足机器人步态规划方法，利用人体步态的稳定性和柔顺性，结合深度强化学习对双足机器人步态进行有效控制，包括以下步骤：1)建立被动双足机器人模型；2)人体步态数据和目标步态数据的获取及处理；3)使用降噪自动编码器分别提取双足机器人步态数据与人体步态数据中的隐含特征；4)利用深度强化学习对人体步态特征进行学习，进而规划双足机器人步态。本发明将深度强化学习和人体步态数据相结合，控制双足机器人像人一样稳定、柔顺的行走。
该公司的其他成果
燕山大学 已有样品
更新于2024-09-18 16:21:24
本发明公开了一种基于深度强化学习的双足机器人步态规划方法，利用人体步态的稳定性和柔顺性，结合深度强化学习对双足机器人步态进行有效控制，包括以下步骤：1)建立被动双足机器人模型；2)人体步态数据和目标步态数据的获取及处理；3)使用降噪自动编码器分别提取双足机器人步态数据与人体步态数据中的隐含特征；4)利用深度强化学习对人体步态特征进行学习，进而规划双足机器人步态。本发明将深度强化学习和人体步态数据相结合，控制双足机器人像人一样稳定、柔顺的行走。
