一种基于强化学习的轮腿式车辆自适应越障方法

本申请公开了一种基于强化学习的轮腿式车辆自适应越障方法，涉及轮腿式车辆运动控制领域，该方法包括：获取运动指令以及前方地形的原始图像；根据原始图像，进行地形识别，并根据识别结果，从离线专家策略库中，选取得到当前运动控制策略；其中，识别结果包括地形类型和对应的地形几何参数；离线专家策略库中的任一运动控制策略在训练时，使用的奖励函数中包括横滚稳定性奖励；根据运动指令和轮腿式车辆的当前运动状态，利用当前运动控制策略，确定轮腿式车辆各关节的动作目标；轮腿式车辆为无外摆关节的十二自由度轮腿式车辆。本申请实现了无外摆关节的十二自由度轮腿式车辆的运动控制，并提升了轮腿式车辆的响应实时性。