典型文献
两栖六足仿生机器人的水陆运动控制研究
文献摘要：
两栖六足机器人不仅需应对崎岖地形对陆地爬行提出的挑战,还要解决机器人在水下灵活运动的控制问题.因此,本文首先提出了基于深度强化学习的崎岖地形运动控制方法.通过MuJoCo为机器人执行爬行任务构建交互环境,并采用近端策略优化(PPO)算法训练智能体使其获取适应于不同崎岖程度地形的控制策略.仿真数据表明,陆地控制策略可使机器人在平坦、轻度崎岖、重度崎岖3类地形上快速、稳定地完成前进任务.针对水下运动控制问题,本文通过分析机器人动力学模型将其分解为:采用视线法与PID控制器解决平面轨迹跟踪和深度控制问题.水下实验表明,机器人可在平面快速跟踪Sigmoid曲线且轨迹偏差不超过0.11 m.深度控制实验中,机器人可平稳到达指定深度且控制精度在0.02 m以内.
文献关键词：
水陆两栖机器人;运动控制;深度强化学习;轨迹跟踪
中图分类号：
作者姓名：
王宇;杜艾芸;李亚鑫
作者机构：
西南石油大学电气信息学院 成都 610500
文献出处：
引用格式：
[1]王宇;杜艾芸;李亚鑫-.两栖六足仿生机器人的水陆运动控制研究)[J].仪器仪表学报,2022(11):274-282
A类：
两栖六足机器人,MuJoCo
B类：
仿生机器人,陆运,运动控制,崎岖,爬行,控制问题,深度强化学习,任务构建,建交,交互环境,近端策略优化,PPO,算法训练,智能体,应于,仿真数据,平坦,水下运动,视线法,PID,轨迹跟踪,深度控制,水下实验,Sigmoid,轨迹偏差,控制实验,定深,控制精度,水陆两栖机器人
AB值：
0.354738
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