基于深度强化学习的能效优化运动控制方法及其系统

本发明公开了基于深度强化学习的能效优化运动控制方法及其系统，涉及机器人运动控制技术领域，方法包括：接收机器人以轮式模式在当前区域的负载数据、运行状态数据及地形数据，通过滑移预测模型生成滑移概率图，结合预设地形‑能耗映射表计算切换至腿式模式与保持轮式模式的能耗差值，通过判断滑移概率图中最大滑移概率是否超过预设概率阈值，或基于预设评分函数权衡滑移风险与能耗成本，生成保持轮式模式或切换腿式模式的控制指令；其有益效果为：可以识别真实滑移风险，避免将地形“外观复杂”误判为“必然滑移”，从而减少不必要的腿式切换动作。