基于强化学习框架的Q3人形机器人行走控制算法开发仪器设备网上招标预告
招标预告
| 发布时间 | 2024-05-17 | 项目编号 | 点击查看 |
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招标正文 | 服务热线：400-810-9688
| 采购项目名称 | 参考规格型号 | 采购数量 | 备注 |
| 基于强化学习框架的Q3人形机器人行走控制算法开发","bidnotes":"第二次发布。","spec":"（一）采购内容本项目需定制开发基于强化学习框架的Q3人形机器人行走控制算法，基本内容包含Q3人形机器人仿真训练及Q3人形机器人硬件调试。（二）技术指标1、Q3人形机器人URDF模型中各关节参数需与硬件匹配，约束条件不少于3个；2、针对脚掌触地力问题进行脚踝关节力矩解算算法开发，踏步时脚掌与地面瞬时接触力不超过30N，脚面无抖动；3、在15个自然日内实现仿真环境中Q3人形机器人的快速稳定行走，属性参数浮动范围不低于10%，行走速度不低于1.5m/s；4、在可用仿真结果基础上，7个自然日内实现从仿真训练到硬件的迁移，包括通信接口调试及Sim2Real调试，仿真与实测结果匹配度不低于90%；5、在可用仿真结果基础上，14个自然日内实现Q3人形机器人硬件1~1.5m/s的行进速度行走10m以上，在硬件能支持的范围内（包括电机力矩、转速等），尽可能实现更快的速度；6、具备一定的平地抗扰能力，在Q3人形机器人行走状态下，以不低于15N的推力朝前向和侧向推上半身不倒；7、在7个自然日内实现仿真环境中Q3人形机器人的多地形稳定行走；8、在可用仿真结果基础上，7个自然日内Q3人形机器人硬件实现不小于10°的1m斜坡行走；在铺满碎木块的平底上实现行走5m以上，碎木块高度2cm左右；9、项目总时间不超过2个月。二、售后服务需求1、提供控制算法、总结文档，包括源代码文件和配套说明文档、视频等，要求算法说明详细明确，包括但不限于整体的技术方案的细化，如算法描述、所用框架、参数设定及影响因素等，代码框架重要部分注释说明完整，能够顺利运行；2、提供技术人员、工艺人员、操作人员、维修人员等进行各专业类进行必要的技术培训；3、在合作期间，自动化所提出的问题，24小时内响应并提供解决方案，直到解决问题。项目联系人：刘洋 联系方式：* | 1.0 |
来源及报价地址：http://**
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