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四足机器人灵巧运动技能的生成一直受到机器人研究者们的广泛关注,其中空中翻滚运动既能展现四足机器人运动的灵活性又具有一定的实用价值.近年来,深度强化学习方法为四足机器人的灵巧运动提供了新的实现思路,利用该方法得到的闭环神经网络控制器具有适应性强、稳定性高等特点.本文在绝影Lite机器人上使用基于模仿专家经验的深度强化学习方法,实现了仿真环境中四足机器人的后空翻动作学习,并进一步证明了设计的后空翻闭环神经网络控制器相比于开环传统位置控制器具有适应性更高的特点. 相似文献
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