公开(公告)号：CN114995479B

公开(公告)日：2025-04-01

申请号：CN202210673604.7

申请日：2022-06-13

Applicant: 昆明理工大学

Inventor： 张云伟 ,  龚泽武

IPC: G05D1/49 ,  G05D109/12

Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习的四足机器人虚拟模型控制器的参数控制方法，具体控制方法如下：步骤(1)：建立四足机器人数学模型：计算四足机器人的正运动学模型；步骤(2)：步态生成：在摆线轨迹进行优化，得到约束优化后的摆线轨迹；步骤(3)：虚拟模型控制器的设计：建立四足机器人的虚拟模型控制；步骤(4)：深度强化学习算法的结合：选择和设计状态空间、动作空间与奖励函数；步骤(5)：虚拟样机模型的训练仿真；本发明利用深度强化学习强大的探索能力，找到最佳的控制器参数，降低了控制器参数的设置难度；本发明提高了传统虚拟模型控制器的控制精度，并且具备一定的抗干扰性能，控制器依然可以精确控制四足机器人的运动。

公开(公告)号：CN114995479A

公开(公告)日：2022-09-02

申请号：CN202210673604.7

申请日：2022-06-13

Applicant: 昆明理工大学

Inventor： 张云伟 ,  龚泽武

IPC: G05D1/08

Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习的四足机器人虚拟模型控制器的参数控制方法，具体控制方法如下：步骤(1)：建立四足机器人数学模型：计算四足机器人的正运动学模型；步骤(2)：步态生成：在摆线轨迹进行优化，得到约束优化后的摆线轨迹；步骤(3)：虚拟模型控制器的设计：建立四足机器人的虚拟模型控制；步骤(4)：深度强化学习算法的结合：选择和设计状态空间、动作空间与奖励函数；步骤(5)：虚拟样机模型的训练仿真；本发明利用深度强化学习强大的探索能力，找到最佳的控制器参数，降低了控制器参数的设置难度；本发明提高了传统虚拟模型控制器的控制精度，并且具备一定的抗干扰性能，控制器依然可以精确控制四足机器人的运动。