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基于强化学习的类人机器人步行参数训练算法
  • ISSN号：1000-3428
  • 期刊名称：计算机工程
  • 时间：2012.4.20
  • 页码：13-15
  • 分类：TP18[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 作者机构：[1]南京邮电大学自动化学院,南京210046, [2]东南大学复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室,南京210096
  • 相关基金：江苏省高校自然科学基金资助项目（10KJB510014）;国家青年自然科学基金资助项目（61104216,60805032）;东南大学复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室开放课题基金资助项目（2010A003）;教育部博士点新教师基金资助项目（20103223120003）
  • 相关项目：摄像头网络环境中服务机器人和谐导航技术研究
作者： 梁志伟|朱松豪|LIANG Zhi-wei1,2,ZHU Song-hao1(1.College of Automation,Nanjin|2.Key Lab of Measurement and Control of Complex Systems of En|
关键词： 类人机器人, 步行参数, 强化学习, 奖惩机制, humanoid robot, walking parameter, reinforcement learning, reward and punishment mechanism
中文摘要：

基于轨迹规划的类人机器人在合理的参数组合下可实现快速稳定的行走。为优化步行参数，提出一种基于强化学习的步行参数训练算法。对步行参数进行降阶处理，利用强化学习算法优化参数，并设置奖惩机制。在Robocup3D仿真平台上进行实验，结果证明了该算法的有效性。

英文摘要：

Aiming at optimizing walking parameters for quick and stable walking of humanoid robot based on trajectory planning method, this paper presents a walking parameters training algorithm based on reinforcement learning. By decreasing the number of walking parameters, the reinforcement learning is applied to optimize these parameters, and the reward and punishment mechanism is given. Experimental results show that the algorithm is feasible in the RoboCup3D simulation platform.

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期刊信息
  • 《计算机工程》
  • 北大核心期刊（2014版）
  • 主管单位:中国电子科技集团公司
  • 主办单位:华东计算技术研究所 上海市计算机学会
  • 主编：游小明
  • 地址：上海市桂林路418号
  • 邮编：200233
  • 邮箱：ecice06@ecict.com.cn
  • 电话：021-64846769
  • 国际标准刊号：ISSN：1000-3428
  • 国内统一刊号：ISSN：31-1289/TP
  • 邮发代号:4-310
  • 获奖情况:
  • 1999～2000、2001～2002年度信息产业部优秀期刊奖,2003-2004、2005-2006年度信息产业部电子精品科技...,2007-2008、2009-2010年度工业和信息产业部电子精...,012年度中国科技论文在线优秀期刊一等奖,2013年度中国科技论文在线优秀期刊二等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘（网络版）,波兰哥白尼索引,荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2004版）,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2014版）,中国北大核心期刊（2000版）
  • 被引量:84139