一种基于状态稀疏感知的三维蛇形机器人跟踪控制方法

本发明公开了一种基于状态稀疏感知的三维蛇形机器人跟踪控制方法，属于机器人控制技术领域，包括：构建基于深度强化学习的策略网络；获取环境状态参数，依据所述环境状态参数和所述策略网络生成三维蛇形机器人的潜在动作；利用所述潜在动作生成预测动作序列；基于所述预测动作序列生成三维蛇形机器人的运动步态序列；控制三维蛇形机器人依次执行运动步态序列中的步态调整前进方向。本发明设计了一种基于状态稀疏感知的三维蛇形机器人跟踪控制方法，通过引入动作序列的潜在表示，控制策略优化潜在动作以预测密集的运动步态，从而显着提高训练效率和运动性能。