基于奖励引导的六足机器人自主步态学习

• 作者: 冉登宇 别桐 朱晓庆 王明超 钱义肇 陈璐
• 来源期刊: 北京工业大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 强化学习 六足机器人 自主学习 奖励引导 神经网络 步态学习
• 年，卷（期）: 2021,（2）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 120-126
• 页数: 7页
• 分类号: TP13|TP242.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.11936/bjutxb2019110007

摘要

为提高机器人自主学习能力,提出一种基于奖励引导的机器人自主步态学习算法.首先给出自主设计的机械式步态同步六足机器人的机械结构,其独特的多层钢堆叠腿部设计方案和特有的机械同步传动方案为机器人后续步态学习研究奠定良好基础;接下来提出一种基于奖励引导的机器人步态学习算法,该算法可以让机器人在未知环境中进行技能学习;最后,在MATLAB和ADAMS联合仿真平台上进行算法验证实验,实验结果显示以速度和高度分别为主评价指标会呈现出2种合理的收敛结果,且在该算法下六足机器人可以自主学习到翻越木块的高难度技能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱晓庆		10	30	3.0	5.0
2	陈璐		2	2	1.0	1.0
3	冉登宇		1	0	0.0	0.0
4	钱义肇		1	0	0.0	0.0
5	王明超		1	0	0.0	0.0
6	别桐		1	0	0.0	0.0