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申请/专利权人：复旦大学
摘要：本发明涉及一种基于动力学搜索的足式机器人移动控制方法，包括：获取历史控制策略与环境交互所得的轨迹数据，以作为样本数据来训练得到相应的动力学模型；基于动力学模型，结合改进策略搜索算法，求解得到最优个体，即最优控制策略；根据最优控制策略，对应控制改变足式机器人各关节状态，完成足式机器人移动控制。与现有技术相比，本发明能够解决控制策略搜索过程中的新颖性量化误差问题、实现更高的样本利用率、提高控制策略的搜索效率和质量，从而保证足式机器人的移动控制精准性。
主权项：1.一种基于动力学搜索的足式机器人移动控制方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取历史控制策略与环境交互所得的轨迹数据，以作为样本数据来训练得到相应的动力学模型；S2、基于动力学模型，结合改进策略搜索算法，求解得到最优个体，即最优控制策略；S3、根据最优控制策略，对应控制改变足式机器人各关节状态，完成足式机器人移动控制；步骤S1中轨迹数据具体为对应于不同时刻点的状态数据和动作数据，步骤S1具体包括以下步骤：S11、基于局部样本回放机制，分别存储对应于不同历史控制策略的轨迹数据；S12、基于神经网络模型，构建动力学模型；S13、采用预测值与真实值之间的二次均方差作为训练损失函数，并利用获取的所有轨迹数据对动力学模型进行训练，通过改进新颖性量化范式，得到一个固定参数的动力学模型；所述训练损失函数具体为： 其中，为全局样本回放机制，i为个体的索引，即对应不同控制策略的索引，Tφst+1|st,at为非固定参数的动力学模型，φ为对应神经网络模型参数，at、st分别为t时刻的状态数据、动作数据，st+1为下一个时刻t+1的状态数据。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 复旦大学 一种基于动力学搜索的足式机器人移动控制方法
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