一种直线关节人形机器人下肢的强化学习运动控制方法和系统

本发明属于机器人控制领域，其公开了一种直线关节人形机器人下肢的强化学习运动控制方法和系统，该控制方法包括在结构上分离直线电机与旋转关节在训练环境下的物理耦合约束；采用强化学习方法，辅以演员‑评论家方法和特权观测变量，并行训练多智能体；将训练完成的策略部署至实机，其中训练得到的策略输入输出均为旋转关节处信息，实际机器人控制和采集数据为直线关节电机侧信息，可通过力、位置、速度映射关系克服仿真与实际的差距。本发明提出使用直线关节的力控特性，相比于传统的位控方法具有更强的适应性能；同时使用强化学习方法训练直线关节人形机器人，无需精确建模且能够实现全局的、长期的运动性仿真算法阶段与部署算法阶段。