基于分布式深度强化学习的六足机器人步态学习与控制

摘要： 针对六足机器人系统结构与决策的复杂导致步态规划与控制困难的问题，提出了一种基于分布式强化学习的六足机器人步态学习与控制框架。该框架采用大规模并行学习的方式获取训练数据，通过强化学习的方法对网络进行数据驱动训练，得到最优控制策略，并在IsaacGym平台下构建仿真环境评估和验证六足机器人步态学习与控制的性能。结果表明，训练的六足机器人步态在奖励值、速度跟踪和稳定性都有良好的表现，... （共5页）