一种机器人步态规划和强化学习运动控制方法及系统

本发明提出了一种机器人步态规划和强化学习运动控制方法及系统，方法包括以下步骤：采用贝塞尔曲线对机器人的行走路径进行规划，获得初始目标落脚点；构建步态数据库，并采用传感器采集机器人实时运动数据；基于机器学习算法对步态数据库中的数据进行训练，获得步态预测模型，预测输下一步以左腿还是右腿作为理想支撑脚；判断当前腿是否为理想支撑腿，若是则执行抬腿动作，否则执行落腿动作，机器人在执行抬腿和落腿动作的过程中采用强化学习算法构建步姿调整模型，通过迭代训练和调整动作策略，优化机器人的行走动作，通过结合步态预测和强化学习算法，实现了对机器人行走动作的精确控制和动态调整，提高了机器人的行走稳定性和环境适应能力。