【摘 要】
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随着计算机和人工智能技术的快速发展,机器人的运动控制研究成为机器人领域的研究热点。腿足式机器人可以选择最佳落地点作支撑,对非结构环境具有更强的适应性,面对复杂地形更具优势。四足机器人因其良好特性,在军事、医疗、教育等领域展现出了广阔的发展前景。传统的四足机器人控制方法复杂且针对单一任务,控制器的设计往往需要大量的计算,这类控制方案费时费力。随着各种智能算法的迅速发展,强化学习展现出了巨大优势,为了
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随着计算机和人工智能技术的快速发展,机器人的运动控制研究成为机器人领域的研究热点。腿足式机器人可以选择最佳落地点作支撑,对非结构环境具有更强的适应性,面对复杂地形更具优势。四足机器人因其良好特性,在军事、医疗、教育等领域展现出了广阔的发展前景。传统的四足机器人控制方法复杂且针对单一任务,控制器的设计往往需要大量的计算,这类控制方案费时费力。随着各种智能算法的迅速发展,强化学习展现出了巨大优势,为了使四足机器人获得更好的运动性能,引入了深度强化学习控制方法,文章的主要研究工作如下:1.四足机器人建模与运动学分析。用D-H方法进行运动学建模,对机器人进行正逆运动学分析,确定机器人足端工作空间,对四足机器人步态进行分类和介绍,介绍实验所用的Webots仿真平台及搭建的四足机器人模型。2.提出基于CPG的四足机器人运动控制方法。介绍Hopf振荡器模型并分析其各个参数对振荡器输出的影响;分析四足机器人足间和足内的协调控制,建立耦合的CPG网络模型,降低了模型的复杂度;对模型输出轨迹进行参数整定并进行仿真实验验证与分析。3.提出基于DDPG强化学习的四足机器人运动控制方法。介绍强化学习概念和DDPG强化学习算法;设计强化学习控制器,包括探索噪声选择、状态空间和动作空间设计、奖励函数设计、终止条件设计及深度网络设计;实现Webots软件下算法与机器人的通讯;进行仿真实验与分析。4.提出基于CPG与DDPG结合的运动控制方法。针对传统控制和强化学习方法的不足,提出了两种CPG与DDPG相结合的控制方案。一种是基于轨迹引导的强化学习控制方案,将CPG网络输出作为参考轨迹指导学习过程,将DDPG作为反馈调整部分提高机器人的适应性;一种是基于分层控制的强化学习控制方案,DDPG作为高级控制器学习CPG低级轨迹生成器的部分参数。在仿真环境下对两种控制方法进行实验验证。
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