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摘要
六足机器人在离散环境下进行落脚点规划是一个具有挑战性的任务。传统的多接触运动规划方法采用周期性步态或将步态与落足点规划视为单步优化过程，分别进行规划，这样的处理导致机器人在稀疏落足点环境中的通过率较差。为了提高六足机器人在非结构环境下的通过率和运动性能，提出一种基于DRL （Deep Reinforcement Learning） 和自由步态规划器的多接触运动规划算法。首先，自由步态规划器获取目标状态下可达落足点从而输出最优步态序列。然后利用深度强化学习训练并得到六足机器人在随机生成的梅花桩环境中的质心运动策略。为了保证机器人在运动过程中相邻状态之间的可达性，利用状态转移可行性模型对状态转移可行性进行判定。最终实现六足机器人在不同宽度沟壑梅花桩环境下的落脚点规划。通过设计实验，进一步探究了六足机器人的跨沟能力和越障能力。仿真与样机实验表明，多接触运动规划算法能够让机器人快速平稳地从起点到达目标区域，并自动调整步态模式以应对不同环境下随机分布的梅花桩。
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