用于人形机器人全身模型预测控制的分层学习框架制造技术

本发明专利技术公开了用于人形机器人全身模型预测控制的分层学习框架，包括：定义机器人的初始状态和任务目标，初始化各层控制策略构建初始运动学模型，收集运动数据集，并从数据中辨识出模型参数。之后，通过基于模型的强化学习，不断更新和优化动态模型，以减少模型与实际系统之间的差异。最后，使用全身模型预测控制方法利用经过强化学习优化的动态模型实时计算控制策略，该发明专利技术创新性地开发了一种分层学习框架，通过多层次的设计确保了系统能够在中央控制系统更新较为缓慢的情况下，仍然保持高效的实时响应能力，显著地提升了机器人的灵活性和动态性能，使得人形机器人即使在全身模型预测控制的低频策略更新下也能生成多接触、动态行为。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于机器人控制领域，具体涉及一种用于人形机器人全身模型预测控制的分层学习框架。

技术介绍

1、人形机器人是一类外形和行为模拟人类的机器人，其通常由头部、躯干、四肢等部分组成，其设计目标通常是模仿人类的运动、感知和认知能力。人形机器人不仅在外形上尽量接近人类，还在行为和任务执行方面模仿人类的能力，从而使其能够在复杂和多变的环境中与人类进行交互，甚至替代或辅助人类完成特定任务。随着科技的发展，人形机器人越来越多地被应用于科学研究、医疗护理、公共服务等领域，为人们生活带来极大便利。

2、模型预测控制是一种基于优化的控制方法，它通过使用系统的动态模型预测未来一段时间内的状态，并基于这些预测结果实时优化控制输入，从而达到最优控制效果。其能够处理复杂的约束条件，并且具备灵活性和实时性，因此广泛应用于工业过程控制、自动驾驶、机器人控制等领域。

3、模型预测控制也是人形机器人领域的一个活跃的研究方向，其中，一种考虑机器人全身动力学的模型预测控制方法被称为全身模型预测控制，其通过对人形机器人全身的运动学和动力学进行建模，来实现对机器人全身动本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.用于人形机器人全身模型预测控制的分层学习框架，其特征在于，包含以下步骤：

【技术特征摘要】

1.用于人形机器人全身模型预测控制的分...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙博洋，刘黎可，贺亮，
申请(专利权)人：江苏云幕智造科技有限公司，
类型：发明
国别省市：