基于强化学习的类人机器人步行参数训练算法

摘要：

基于轨迹规划的类人机器人在合理的参数组合下可实现快速稳定的行走.为优化步行参数,提出一种基于强化学习的步行参数训练算法.对步行参数进行降阶处理,利用强化学习算法优化参数,并设置奖惩机制.在Robocup3D仿真平台上进行实验,结果证明了该算法的有效性.

关键词：类人机器人、步行参数、强化学习、奖惩机制

所属期刊栏目：38

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：江苏省高校自然科学基金资助项目10KJB510014;国家青年自然科学基金资助项目61104216,60805032;东南大学复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室开放课题基金资助项目2010A003;教育部博士点新教师基金资助项目20103223120003

在线出版日期：2012-06-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：13-15