四足狗强化学习

实验流程：

(1)了解机器人以及任务环境的参数以及输入输出变量，定义任务奖励。

(2)针对四足机器人摔倒后恢复站立姿态的任务，设计神经网络与奖励函数。

(3)在仿真环境中对神经网络进行测试迭代，优化性能。

(4)在仿真环境中对奖励函数进行改进，测试在不同奖励组合权重下，模型的学习效果。

(5)针对四足机器人在平地运动的任务，设计神经网络以及奖励函数。

(6)在仿真环境中对神经网络进行测试迭代，优化性能。

(7)在仿真环境中对奖励函数进行改进，测试在不同奖励组合权重下，模型的学习效果。环境在仿真里部署默认摔倒恢复强化学习策略，观察仿真机器人运动状态。

设备需求：

四足机器人需全面开放控制接口，并支持多平台软件的二次开发，支持 ROS，配备仿真环境与数字孪生。提机器人强化学习仿真环境，提供完成上述任务所需代码，在关键理论部位留空并提供参考答案。提供自动评分系统。提供上述实验流程的示范视频。