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針對雙足機器人在非平整地面行走時容易失去運動穩定性的問題，提出一種基于一種基于價值的深度強化學習算法DQN（ Deep Q-Network）的步態控制方法。首先通過機器人步態規劃得到針對平整地面環境的離線步態，然后將雙足機器人視為一個智能體，建立機器人環境空間、狀態空間、動作空間及獎懲機制，該過程與傳統控制方法相比無需復雜的動力學建模過程，最后經過多回合訓練使雙足機器人學會在不平整地面進行姿態調整，保證行走穩定性。在V-Rep仿真環境中進行了算法驗證，雙足機器人在非平整地面行走過程中，通過DQN步態調整學習算法，姿態角度波動范圍在3。以內，結果表明雙足機器人行走穩定性得到明顯改善，實現了機器人的姿態調整行為學習，證明了該方法的有效性。
雙足機器人具有和人類相似的形體結構，其雙足直立行走的運動方式在現實中具有廣泛的應用前景，其行走穩定性控制問題一直是業界的研究重點。如何使雙足機器人適應各種地面，進行快速穩定的行走是研究中的關鍵問題。
目前，仿人機器人的步態規劃主要針對理想的平整地面環境，采用離線方式設計出滿足特定全局優化要求的步態序列，然后根據規劃好的步態序列控制機器人行走。若是機器人行走過程中遇到凸起或凹陷的不平整地面，會使擺動腿末端提前或推遲觸地，使腿末端遭遇過大的地面沖擊力，導致機器人因姿態扭曲而摔倒。
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