强化学习在仿人机器人行走稳定控制上的研究及实现_陈奇石

资 源 简 介

强化学习在仿人机器人行走稳定控制上的研究及实现_陈奇石

详 情 说 明

强化学习在仿人机器人行走稳定控制中的应用是当前机器人领域的热门研究方向。仿人机器人由于具有类似人类的双足结构，在复杂环境中展现出更强的适应性和灵活性，但其行走稳定性控制也面临巨大挑战。

传统控制方法通常依赖于精确的数学模型和预编程规则，但在面对未知或动态变化的环境时表现欠佳。强化学习通过让机器人在与环境的交互中自主学习最优策略，能够有效解决这一问题。具体实现上，研究者会构建包含机器人状态（如关节角度、质心位置）、环境反馈（如地面摩擦力、障碍物）和动作空间（如电机扭矩输出）的马尔可夫决策过程框架。

典型的技术路线包括：使用深度确定性策略梯度（DDPG）算法处理连续动作空间问题，或采用近端策略优化（PPO）保证训练稳定性。为了提升学习效率，常结合模仿学习预训练或设计分层强化学习架构——底层控制器处理步态生成，高层策略负责全局运动规划。

关键突破点在于动态平衡的实时维持，这需要算法在应对扰动（如推力干扰或不平坦地面）时快速调整步态参数。当前前沿研究还探索了将强化学习与经典控制理论（如零力矩点ZMP准则）融合的混合方案，以兼顾学习灵活性和物理可行性。

该技术的未来发展方向包括多任务协同学习、非结构化环境泛化能力提升，以及降低对仿真训练的依赖以实现更好的现实迁移效果。