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　　度 基于深度 Q 网络的仿人机器人步态优化 摘要： 人类步行是一种高度协调和自适应的过程，对于仿人机器人来说，步态的优化是一项重要的任务。本文提出了一种基于深度 Q 网络的仿人机器人步态优化方法，该方法在行动学模型的基础上构建紧凑的观测状态，并将 Q 学习方法应用于步态控制中，以优化机器人的步态性能。该方法可以通过增加奖励惩罚机制，有效地调整仿人机器人的步幅和步频。实验结果表明，本文提出的方法能够显著提高仿人机器人的步态性能，证明了该方法的有效性和可靠性。 关键词：深度 Q 网络，仿人机器人，步态优化，行动学模型，奖励惩罚机制 Introduction With...