基于深度确定性策略梯度方法的双足机器人软土步态规划与控制
机器人学
2023-06-16 v1
摘要
双足机器人相较于轮式、四足或六足机器人具有诸多优势，因为它们能够在艰苦和非平坦环境中像人类一样行动。可变形地形是双足机器人面临的另一挑战，因为其必须应对下陷问题并在不摔倒的情况下保持稳定性。在本研究中，我们提出一种深度确定性策略梯度（DDPG）方法，用于在平面足双足机器人在可变形地形上行走时的运动控制。我们针对所提方法考虑了一个7连杆双足机器人。对于软土地形建模，我们采用三角网格（triangular Mesh）来描述其几何形状，其中网格参数决定了土壤的松软程度。所有仿真均在PyChrono上完成，该平台能够处理软土环境。
引用
@article{arxiv.2306.08063,
title = {Soft Soil Gait Planning and Control for Biped Robot using Deep Deterministic Policy Gradient Approach},
author = {Gaurav Bhardwaj and Soham Dasgupta and N. Sukavanam and R. Balasubramanian},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.08063},
year = {2023}
}
备注
Advances in Robotics (AIR) 2023 IIT Ropar