基于深度强化学习的小型足球机器人主动控制吸球方法

摘要

本发明公开了一种基于深度强化学习的小型足球机器人主动控制吸球方法，包括步骤：S1：为小型足球机器人主动控制吸球任务定义深度强化学习框架；S2：机器人在实际或者仿真的条件下，不断与环境交互，把与环境交互获得的数据存放在经验池中；S3：每次采样经验池中的一小批样本，使用深度强化学习的方法对深度神经网络进行学习训练；S4：据训练好的深度神经网络模型，使小型足球机器人完成主动控制吸球任务。本发明使用深度强化学习来对小型足球机器人吸球过程进行控制，从而使机器人能够通过与环境交互来自主调节，不断提高吸球的效果。本发明可以提高机器人吸球的稳定性与成功率，同时防止因为电机输出力矩过大而造成电机过热损坏。