#自主操作 (1)

通过约束强化学习实现月面操作的自主腿式移动操作

机器人技术在行星科学和探索中发挥着关键作用，其中自主可靠的系统对于在极端环境中执行复杂任务至关重要。本文研究了月面操作场景下的自主腿式移动操作，提出了一种基于约束强化学习的方法，使腿式机器人能够在月球表面的严酷环境中自主执行操作任务。该方法通过约束学习确保机器人在执行操作时满足安全性和稳定性约束，同时适应月面特有的低重力、松软地形等挑战。该方法在仿真中进行了广泛验证，模拟了月面环境的关键特征，展示了腿式机器人在行星探索中进行自主操作的潜力。