摘要：为解决摆臂式履带机器人在3维环境下实现自主摆臂控制面临的挑战,提出一种基于多智能体强化学习的摆臂控制方法。将机器人的每个摆臂视为一个独立智能体,设计一套兼顾底盘稳定性和摆臂动作的奖励函数,采用多智能体强化学习训练各个摆臂运动;将所提方法部署在基于Isaac Sim搭建的3维仿真环境中,通过向每个智能体输入局部高程图和机器人状态,输出摆臂转角。实验结果表明:该方法能实现多种地形下的摆臂自主控制,在机器人自主越障方面相对于单智能体强化学习有显著提升。

摘要：为了解决带有辅助摆臂的智能搜救机器人自动规划构型以实现自主越障的难题,提出一种能够适应复杂地面形状的搜救机器人越障构型规划新方法,其核心是一种高适应性、高效率的机器人姿态预测算法。通过将地形表示为离散的点集,建立了搜救机器人的单侧姿态预测数学模型;进一步提出了快速求解该问题的算法,每秒可预测1 000~1 500个姿态。基于此,设计了机器人越障过程中状态、动作的评价指标,运用动态规划算法与滚动优化思想构建了具有优化能力的、能够实时运行的构型规划器。仿真与实物实验的结果表明,该方法能够使机器人自主调整构型穿越复杂地形,且相较强化学习算法和人工操作具有更平稳的越障效果。