基于DDPG算法的双轮腿机器人运动控制研究

摘要：

轮腿式机器人兼具轮式和足式机器人的机动性和灵活性,在多种场景中具有广泛的应用前景.针对双轮腿机器人在崎岖地形运动控制缺陷、高度依赖于精确动力学模型、无法自适应求解等问题,提出一种基于深度确定性策略梯度(deep deterministic policy gradient,DDPG)算法的双轮腿机器人控制方法.首先,分析了双轮腿机器人模型及其模糊动力学模型;然后,使用DDPG算法生成双轮腿机器人在崎岖地面的运动控制策略;最后,为了验证控制器性能,分别进行了 3组运动控制对比实验.仿真实验表明,在缺少地面状况先验知识的条件下,采用DDPG算法生成的运动控制策略实现了双轮腿式机器人在崎岖地面快速稳定运动的功能,其平均速度相比双轮机器人提高了约29.2％,姿态角偏移峰值相比双足机器人分别减小了约43.9％、66％、50％.

关键词：运动控制、强化学习、轮腿机器人、深度确定性策略梯度算法

所属期刊栏目：45

分类号：TP242.6(自动化技术及设备)

资助基金：广东省珠江人才创新团队项目;国家自然科学基金;信息系统工程科学与技术工程实验室基金;江苏省重点研发计划重点项目;江苏省重点研发计划重点项目;深圳市自然科学基金资助课题

在线出版日期：2023-04-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：1144-1151