【摘 要】
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稳定快速的行走是移动机器人动态对抗与协作的前提,目前Robo Cup3D使用协方差自适应进化策略(CMA-ES)对机器人进行优化并取得良好的效果。但随着参数维度的增加,算法存在收敛过慢和陷入局部最优的问题。本文以Robo Cup3D为实验平台,对基于CMA-ES算法的机器人行走优化问题进行研究,主要工作和研究内容如下:(1)针对CMA-ES对机器人的多维参数优化收敛变慢问题,提出一种基于参数曲线相
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稳定快速的行走是移动机器人动态对抗与协作的前提,目前Robo Cup3D使用协方差自适应进化策略(CMA-ES)对机器人进行优化并取得良好的效果。但随着参数维度的增加,算法存在收敛过慢和陷入局部最优的问题。本文以Robo Cup3D为实验平台,对基于CMA-ES算法的机器人行走优化问题进行研究,主要工作和研究内容如下:(1)针对CMA-ES对机器人的多维参数优化收敛变慢问题,提出一种基于参数曲线相似度聚类的优化方法。使用皮尔逊相关系数(PCCs)计算优化过程中各参数的相似度,设置权重阈值求得相似矩阵进行谱聚类(SC),再对聚类参数进行优化。通过在典型函数上的聚类优化实验和机器人参数曲线的分类预测实验,验证了方法的可行性。(2)针对Robo Cup3D平台更新加入自碰撞惩罚后机器人部分技能动作冻结的问题,基于分层交叠优化框架设计优化任务,结合聚类优化方法重新对机器人优化。首先通过分层交叠优化框架将行走训练任务分解为走至目标点、快走至目标点和运球至目标点三个子任务,然后对子任务相应的行走参数进行聚类优化。最后在Simspark平台上从行走的轨迹、步态方向和起止次数等方面对比所得参数的优劣。实验表明,结合聚类优化所得的参数优于原分层交叠优化所得参数。(3)针对CMA-ES易陷入局部最优的问题,提出一种基于混沌映射和莱维飞行扰动的CMA-ES算法。首先通过均值生成混沌序列,择优进行莱维飞行扰动,使均值有一定的概率跳出局部最优点,然后在典型函数上对比验证扰动算子对CMA-ES的影响,其次使用改进的算法对机器人进行重新优化并与未改进前优化结果对比,最后将优化后的机器人应用到Robo Cup3D竞赛中与其他团队比较验证优化后的性能。
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