针对现阶段外骨骼机器人轨迹运动时出现效果不佳的问题，提出了基于优先经验回放与分区奖励(PERDA)融合的深度确定性策略梯度(DDPG)强化学习算法，即PERDA-DDPG。该方法利用时间差分误差(TD-errors)的大小对经验排序，改变了原始采样的策略。此外，相较于以往二值奖励函数，本文根据物理模型提出针对化的分区奖励。在Open AI Gym平台上实现仿真环境，实验结果表明：改进的算法收敛速度提升了约9.2%,学习过程更加稳定。
科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
