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申请/专利权人：哈尔滨工程大学
摘要：本发明提供一种基于深度强化学习的仿人机器人斜梯攀爬方法，涉及深度强化学习领域。该方法包括：划分仿人机器人斜梯攀爬过程阶段，利用深度强化学习技术为每个阶段的仿人机器人动作控制进行决策模型训练，仿人机器人利用训练所得模型进行动作决策完成斜梯攀爬。本发明使得仿人机器人能够将摄像头获取到的图像，与自身舵机角度相结合，自适应地做出当前最优动作，从而使得仿人机器人能够更智能地完成斜梯攀爬任务。
主权项：1.一种基于深度强化学习的仿人机器人斜梯攀爬方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：仿人机器人斜梯攀爬任务划分阶段；S2：设计深度强化学习神经网络；S3：设计训练深度强化学习神经网络的奖励函数；S4：在仿真环境中搭建训练场景；S5：基于倾斜爬梯场景，使用仿人机器人对深度强化学习网络模型进行训练，将仿人机器人摄像头获取到的图像与其自身舵机参数作为输入，直接获得自身舵机的下一步角度值，从而实现爬梯任务的执行。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 哈尔滨工程大学 一种基于深度强化学习的仿人机器人斜梯攀爬方法、系统及存储介质
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