一种基于深度强化学习的人形机器人、投篮方法及存储介质

本发明提供一种基于深度强化学习的人形机器人、投篮方法及存储介质，涉及人形机器人和深度强化学习领域。该方法包括：将人形机器人投篮任务划分为三个子任务：靠近球、拿起球、投篮，利用深度强化学习训练得到每个子任务的决策模型，人形机器人利用训练得到的模型进行动作决策完成投篮任务。本发明将人形机器人投篮的过程划分为感知、决策、控制三个模块，感知模块通过卷积神经网络和注意力机制进行表征学习，决策模块通过改进经的SAC算法进行动作决策，控制通过执行预定义的动作组实现动作的执行。