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针对双足机器人在非平整地面行走时容易失去运动稳定性的问题，提出一种基于一种基于价值的深度强化学习算法DQN（ Deep Q-Network）的步态控制方法。首先通过机器人步态规划得到针对平整地面环境的离线步态，然后将双足机器人视为一个智能体，建立机器人环境空间、状态空间、动作空间及奖惩机制，该过程与传统控制方法相比无需复杂的动力学建模过程，最后经过多回合训练使双足机器人学会在不平整地面进行姿态调整，保证行走稳定性。在V-Rep仿真环境中进行了算法验证，双足机器人在非平整地面行走过程中，通过DQN步态调整学习算法，姿态角度波动范围在3。以内，结果表明双足机器人行走稳定性得到明显改善，实现了机器人的姿态调整行为学习，证明了该方法的有效性。
双足机器人具有和人类相似的形体结构，其双足直立行走的运动方式在现实中具有广泛的应用前景，其行走稳定性控制问题一直是业界的研究重点。如何使双足机器人适应各种地面，进行快速稳定的行走是研究中的关键问题。
目前，仿人机器人的步态规划主要针对理想的平整地面环境，采用离线方式设计出满足特定全局优化要求的步态序列，然后根据规划好的步态序列控制机器人行走。若是机器人行走过程中遇到凸起或凹陷的不平整地面，会使摆动腿末端提前或推迟触地，使腿末端遭遇过大的地面冲击力，导致机器人因姿态扭曲而摔倒。
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