基于深度强化学习的机器人摔倒自恢复方法及装置
# 热门搜索 #
大模型
人工智能
openai
融资
chatGPT
验证码登录
×
发送
登录即代表您已同意AITNT
用户协议
和
隐私政策
登录
登录成功后会自动刷新界面
AITNT公众号
AITNT APP
AITNT交流群
搜索
未登录
首页
AI中心
退出
首页
AI资讯
AI技术研报
AI监管政策
AI产品测评
AI商业项目
AI产品热榜
AI 源力市场
寻求报道
基于深度强化学习的机器人摔倒自恢复方法及装置
申请号:
CN202511007606
申请日期:
2025-07-22
公开号:
CN120508129A
公开日期:
2025-08-19
类型:
发明专利
摘要
本公开提供了一种基于深度强化学习的机器人摔倒自恢复方法及装置,涉及传感器及机器人技术领域。该方法包括:响应于机器人处于摔倒状态,调取机器人的传感器数据,并根据传感器数据判断机器人的摔倒姿态信息;根据机器人的摔倒姿态信息,控制机器人调整至预备恢复姿态;执行基于深度强化学习训练得到的摔倒恢复策略,控制机器人由预备恢复姿态调整为预备站立姿态或者控制机器人站立。本公开可以实现机器人在发生摔倒后更稳定、更安全地完成自恢复动作,提高机器人在复杂场景下的自恢复能力与使用安全性。
技术关键词
恢复方法
图形用户界面呈现
深度强化学习算法
策略
关节
控件
运动状态信息
计算机可读指令
网络
计算机程序代码
传感器
编码器
学生
姿态偏差
四轮足机器人
教师
恢复装置