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基于深度强化学习的双足机器人斜坡步态控制方法
被引量：
28
1
作者
吴晓光
刘绍维
+2 位作者
杨磊
邓文强
贾哲
恒
《自动化学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第8期1976-1987,共12页
为提高准被动双足机器人斜坡步行稳定性,本文提出了一种基于深度强化学习的准被动双足机器人步态控制方法.通过分析准被动双足机器人的混合动力学模型与稳定行走过程,建立了状态空间、动作空间、episode过程与奖励函数.在利用基于DDPG...
为提高准被动双足机器人斜坡步行稳定性,本文提出了一种基于深度强化学习的准被动双足机器人步态控制方法.通过分析准被动双足机器人的混合动力学模型与稳定行走过程,建立了状态空间、动作空间、episode过程与奖励函数.在利用基于DDPG改进的Ape-X DPG算法持续学习后,准被动双足机器人能在较大斜坡范围内实现稳定行走.仿真实验表明,Ape-X DPG无论是学习能力还是收敛速度均优于基于PER的DDPG.同时,相较于能量成型控制,使用Ape-X DPG的准被动双足机器人步态收敛更迅速、步态收敛域更大,证明Ape-X DPG可有效提高准被动双足机器人的步行稳定性.
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关键词
准被动双足机器人
深度强化学习
步态控制
步行稳定性
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职称材料
基于条件生成对抗网络的人体步态生成
被引量：
5
2
作者
吴晓光
邓文强
+2 位作者
牛小辰
贾哲
恒
刘绍维
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第1期129-137,共9页
针对人体个性化步态生成研究中的生成目标单一、个性化特征刻画不全面等问题,提出一种基于条件生成对抗网络的人体个性化步态生成方法。首先,将全身共51个关节角作为生成目标;其次,根据个体参数、行走速度、关节构成和协同关系等行走特...
针对人体个性化步态生成研究中的生成目标单一、个性化特征刻画不全面等问题,提出一种基于条件生成对抗网络的人体个性化步态生成方法。首先,将全身共51个关节角作为生成目标;其次,根据个体参数、行走速度、关节构成和协同关系等行走特征,建立数据标签并构成条件信息;再次,利用条件生成对抗网络模拟人体步态形成过程;最后,通过调整条件信息生成具有不同行走特征的个性化步态。经实验分析,该方法生成的个性化步态与真实行走数据的相关系数高于0.98,平均绝对偏差小于0.08 rad,阈值绝对偏差在5%以下,且步态稳定性判据结果均处于稳定区间内。实验结果表明,该方法能够有效生成对应不同行走特征的个性化步态,同相似研究相比,对行走特征的刻画更全面,生成步态具有更好的整体性。
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关键词
条件生成对抗网络
人体步态形成
个性化步态特征
步态稳定性判据
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职称材料
题名
基于深度强化学习的双足机器人斜坡步态控制方法
被引量：
28
1
作者
吴晓光
刘绍维
杨磊
邓文强
贾哲
恒
机构
燕山大学电气工程学院
出处
《自动化学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第8期1976-1987,共12页
基金
国家自然科学基金(61503325)
中国博士后科学基金(2015M 581316)资助。
文摘
为提高准被动双足机器人斜坡步行稳定性,本文提出了一种基于深度强化学习的准被动双足机器人步态控制方法.通过分析准被动双足机器人的混合动力学模型与稳定行走过程,建立了状态空间、动作空间、episode过程与奖励函数.在利用基于DDPG改进的Ape-X DPG算法持续学习后,准被动双足机器人能在较大斜坡范围内实现稳定行走.仿真实验表明,Ape-X DPG无论是学习能力还是收敛速度均优于基于PER的DDPG.同时,相较于能量成型控制,使用Ape-X DPG的准被动双足机器人步态收敛更迅速、步态收敛域更大,证明Ape-X DPG可有效提高准被动双足机器人的步行稳定性.
关键词
准被动双足机器人
深度强化学习
步态控制
步行稳定性
Keywords
Quasi-passive biped robot
deep reinforcement learning
gait control
walking stability
分类号
TP242 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TP18 [自动化与计算机技术—控制科学与工程]
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职称材料
题名
基于条件生成对抗网络的人体步态生成
被引量：
5
2
作者
吴晓光
邓文强
牛小辰
贾哲
恒
刘绍维
机构
燕山大学电气工程学院河北省测试计量技术及仪器重点实验室
秦皇岛职业技术学院
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第1期129-137,共9页
基金
国家自然科学基金青年科学基金(61503325)
中国博士后科学基金(2015M581316)项目资助.
文摘
针对人体个性化步态生成研究中的生成目标单一、个性化特征刻画不全面等问题,提出一种基于条件生成对抗网络的人体个性化步态生成方法。首先,将全身共51个关节角作为生成目标;其次,根据个体参数、行走速度、关节构成和协同关系等行走特征,建立数据标签并构成条件信息;再次,利用条件生成对抗网络模拟人体步态形成过程;最后,通过调整条件信息生成具有不同行走特征的个性化步态。经实验分析,该方法生成的个性化步态与真实行走数据的相关系数高于0.98,平均绝对偏差小于0.08 rad,阈值绝对偏差在5%以下,且步态稳定性判据结果均处于稳定区间内。实验结果表明,该方法能够有效生成对应不同行走特征的个性化步态,同相似研究相比,对行走特征的刻画更全面,生成步态具有更好的整体性。
关键词
条件生成对抗网络
人体步态形成
个性化步态特征
步态稳定性判据
Keywords
conditional generative adversarial network
human gait formation
personalized gait characteristics
gait stability criterion
分类号
R496 [医药卫生—康复医学]
TP18 [医药卫生—临床医学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度强化学习的双足机器人斜坡步态控制方法
吴晓光
刘绍维
杨磊
邓文强
贾哲
恒
《自动化学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
28
下载PDF
职称材料
2
基于条件生成对抗网络的人体步态生成
吴晓光
邓文强
牛小辰
贾哲
恒
刘绍维
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
5
下载PDF
职称材料
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