一种基于深度强化学习的四足机器人跌倒自复位控制方法
授权
摘要
本发明提出一种基于深度强化学习的四足机器人跌倒自复位控制方法，属于机器学习和机器人控制技术领域。步骤包括：建立四足机器人模型，构建并学习执行器网络，训练控制策略，底层系统执行四个步骤。本发明利用深度强化学习算法可使机器人在跌倒的任意姿态下于平地上实现自主复位，无需预先编程，无需人为干预，提升了机器人的智能性、灵活性和环境适应性。
基本信息
专利标题 ：
一种基于深度强化学习的四足机器人跌倒自复位控制方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN110861084A
申请号 ：
CN201911128299.8
公开（公告）日 ：
2020-03-06
申请日 ：
2019-11-18
授权号 ：
CN110861084B
授权日 ：
2022-04-05
发明人 ：
宋光明何淼韦中宋爱国
申请人 ：
东南大学
申请人地址 ：
江苏省南京市玄武区四牌楼2号
代理机构 ：
南京众联专利代理有限公司
代理人 ：
薛雨妍
优先权 ：
CN201911128299.8
主分类号 ：
B25J9/16
IPC分类号 ：
B25J9/16 B62D57/032
IPC结构图谱
B
B部——作业；运输
B25
手动工具；轻便机动工具；手动器械的手柄；车间设备；机械手
B25J
机械手；装有操纵装置的容器
B25J9/00
程序控制机械手
B25J9/16
程序控制
法律状态
2022-04-05 ：
授权
2020-03-31 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : B25J 9/16
申请日 : 20191118
申请日 : 20191118
2020-03-06 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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