六足机器人双向并行蒙特卡洛树搜索步态规划
胡立坤
刘恒佳
王一飞
徐大也
王小勇
广西大学电气工程学院,广西南宁 530004
摘要：为了解决稀疏立足点地形中六足机器人步态规划问题,本文提高规划时间效率、通过能力、抵达精度和运动速度,提出了一种双向并行蒙特卡洛树搜索算法(BPMCTS).将步态规划问题转化成马尔科夫序列优化过程,构建相向并行拓展蒙特卡洛树结构,搜索最佳立足位置形成步态序列;在模拟阶段搜索过程采用深度根并行化模拟方式,提高算法收敛速度;在奖励评估机制引入相遇评估指标,增强算法拓展导向性.仿真对比实验结果表明,所提算法规划时间效率提高46.9％,机器人通过能力提高7.7％,抵达精度提高32.6％,运动速度提高16.8％,验证了所提算法的可行性和优势性.
关键词：六足机器人步态规划强化学习蒙特卡洛树搜索
论文发表日期：2024-12-28
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：11( 2345-2355 )
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