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申请/专利权人：上海师范大学
摘要：本发明涉及机器人控制的技术领域，公开了一种基于强化学习的双足机器人多模态自适性步态生成方法，先构建多模态步行任务，包括简单平面任务和复杂非平面任务；然后基于课程学习思想对步态生成器进行策略训练，同时依据不同的多模态步态任务使用不同的奖励函数激励策略训练，以获得步态生成器的最优参数，所述步态生成器设计为使用优势型演员‑评论家框架即AC网络和近端策略优化算法即PPO算法共同构建的强化学习框架；最后依据利用训练好的步态生成器生成满足实际步行任务的双足机器人步态。
主权项：1.一种基于强化学习的双足机器人多模态自适性步态生成方法，其特征在于：先构建多模态步行任务，包括简单平面任务和复杂非平面任务；然后基于课程学习思想对步态生成器进行策略训练，同时依据不同的多模态步态任务使用不同的奖励函数激励策略训练，以获得步态生成器的最优参数，所述步态生成器设计为使用优势型演员-评论家框架即AC网络和近端策略优化算法即PPO算法共同构建的强化学习框架；最后依据利用训练好的步态生成器生成满足实际步行任务的双足机器人步态。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海师范大学 基于强化学习的双足机器人多模态自适性步态生成方法
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