TY - A2的命运l . AU - Masuri Ariel AU -麦地那,欧迪盟——Hacohen Shlomi盟——Shvalb Nir PY - 2020 DA - 2020/06/10 TI -步态和轨迹优化通过自学与一个活跃的四肢行走的机器人关节SP - 8051510六世- 2020 AB -提出了一个高效的技术学习动态步行四肢行走的机器人。这样一个任务的成本函数通常是复杂的,和数量的参数优化是高。因此,一个简单的技术,优化的重要性。我们应用遗传算法(GA),使用真实的实验数据而不是模拟评估测试步态的健身。积极优化算法12机器人动态步行的参数。这些包括步长和持续时间和一个活跃的弯曲。为达此目的,一个简单的四肢行走的机器人的结构设计和制造的灵感来自于小动物。适应度函数是计算基于实验数据收集从镜头上方的场景加上从致动器的传感器收集的数据。实验结果证明行走能力提高的过程中学习,同时包括一个活跃的回应考虑提高行走表演。SN - 1687 - 9600你2020/8051510 / 10.1155——https://doi.org/10.1155/2020/8051510——摩根富林明——《机器人PB - Hindawi KW - ER