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201.
具备学习能力是高等动物智能的典型表现特征, 为探明四足动物运动技能学习机理, 本文对四足机器人步
态学习任务进行研究, 复现了四足动物的节律步态学习过程. 近年来, 近端策略优化(PPO)算法作为深度强化学习
的典型代表, 普遍被用于四足机器人步态学习任务, 实验效果较好且仅需较少的超参数. 然而, 在多维输入输出场
景下, 其容易收敛到局部最优点, 表现为四足机器人学习到步态节律信号杂乱且重心震荡严重. 为解决上述问题,
在元学习启发下, 基于元学习具有刻画学习过程高维抽象表征优势, 本文提出了一种融合元学习和PPO思想的元近
端策略优化(MPPO)算法, 该算法可以让四足机器人进化学习到更优步态. 在PyBullet仿真平台上的仿真实验结果表
明, 本文提出的算法可以使四足机器人学会行走运动技能, 且与柔性行动者评价器(SAC)和PPO算法的对比实验显
示, 本文提出的MPPO算法具有步态节律信号更规律、行走速度更快等优势. 相似文献
202.
以位移液压伺服系统作为研究对象,提出了一种引入跟踪误差和误差变化量来替代系统原状态量,将跟踪调节器设计转换为状态调节器设计的方法,并将该状态调节器设计为伺服系统的控制器,然后介绍了以DSP为核心的信号处理和数据传输的实时监控系统,通过对伺服系统电网络模型控制的实验结果表明,所提出的方案是正确的、完全可行的. 相似文献