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自平衡机器人仿生运动平衡控制技能的自主学习研究的中期报告 自平衡机器人是一种基于运动平衡控制的智能机器人，具有很高的技术含量和应用价值。现有的自平衡机器人大多采用基于PID控制器的控制算法，但是这些算法需要人工调节控制参数，使其适应不同的工作环境和负载条件。因此，自主学习控制技术在自平衡机器人控制中备受关注。 本文针对自平衡机器人仿生运动平衡控制技能的自主学习进行了研究。首先，我们研究了自主学习控制技术的发展历程和现状，分析了其优点和局限性。然后，我们对自平衡机器人的运动平衡控制技能进行了深入分析，探讨了其状态空间模型和控制算法。 基于以上研究，我们提出了一种基于深度强化学习的自主学习控制算法。该算法采用深度神经网络作为价值函数近似器，通过与环境交互获得奖励信号和状态转移信息，优化控制策略以实现自平衡机器人的运动平衡控制。 我们还在仿真环境下对该算法进行了实验验证，结果表明，该算法在自平衡机器人的平衡控制中取得了较好的效果。未来，我们将进一步探究该算法在实际机器人中的应用，并对算法进行优化和改进。