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强化学习在四足机器人步态控制中的应用

共计 30 章节
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01
课程导入
学习目标 · 课程结构 · 四足机器人步态控制的意义与挑战
课程导入学习目标
02
四足机器人基础
四足机器人硬件结构 · 关节驱动 · 传感器与执行器概述
四足机器人基础四足机器人硬件结…
03
步态基础
常见步态（walk · trot · pace
步态基础walk
04
传统步态控制方法
基于CPG · ZMP · 倒立摆
传统步态控制方法CPG
05
强化学习入门
MDP · 状态 · 动作
强化学习入门MDP
06
强化学习算法分类
基于值函数 · 策略梯度 · Actor-Critic
强化学习算法分类基于值函数
07
策略梯度方法
REINFORCE · PPO · TRPO的原理
策略梯度方法REINFORCE
08
值函数方法
DQN · DDPG · TD3
值函数方法DQN
09
Actor-Critic架构
A2C/A3C · SAC · PPO的架构设计与优势
Actor-Critic架构
10
奖励设计
稀疏奖励 · 密集奖励 · 奖励塑形
奖励设计稀疏奖励
11
状态与动作空间设计
关节角度 · 角速度 · 机身姿态
状态动作空间设计
12
仿真环境搭建
MuJoCo · PyBullet · Isaac Gym
仿真环境搭建MuJoCo
13
四足机器人仿真模型
URDF/MJCF模型构建 · 关节限位 · 摩擦系数
四足机器人仿真模…URDF/MJCF
14
强化学习训练流程
环境交互 · 经验回放 · 策略更新
强化学习训练流程环境交互
15
域随机化
物理参数随机化 · 观测噪声 · 延迟注入
域随机化物理参数随机化
16
sim-to-real迁移
系统辨识 · 域随机化 · 零样本迁移
sim-to-real迁移
17
课程实战1
在MuJoCo中搭建四足机器人仿真环…
课程实战1MuJoCo
18
课程实战2
使用PPO训练四足机器人实现直行tr…
课程实战2PPO
19
课程实战3
使用SAC训练四足机器人实现速度跟踪…
课程实战3SAC
20
课程实战4
在Isaac Gym中并行训练四足机…
课程实战4Isaac
21
课程实战5
加入地形随机化训练四足机器人适应不平…
课程实战5加入地形随机化训…
22
课程实战6
sim-to-real迁移实战——将…
课程实战6sim-to-real
23
常见问题1
训练不收敛 · 奖励震荡 · 策略退化等问题的诊断与解决
常见问题1训练不收敛
24
常见问题2
仿真与真实差距大 · 迁移失败的原因分析与应对策略
常见问题2仿真
25
常见问题3
步态周期不自然 · 能耗过高 · 稳定性不足的优化方法
常见问题3步态周期不自然
26
进阶主题
多智能体强化学习 · 分层强化学习在四足机器人中的应用
进阶主题多智能体强化学习
27
进阶主题
基于学习的步态生成与步态切换 · 模仿学习与强化学习结合
进阶主题基于学习的步态生…
28
进阶主题
鲁棒控制与强化学习结合 · 模型预测控制与强化学习融合
进阶主题鲁棒控制
29
综合项目
设计一个完整的四足机器人步态控制任务 · 从环境搭建到策略部署
综合项目设计一个完整的四…
30
课程总结与展望
强化学习在四足机器人领域的前沿趋势 · 挑战与未来方向
课程总结强化学习