简介： 本发明属于机器人智能控制领域，提供了一种基于深度强化学习双足机器人运动控制方法及系统，包括获取双足机器人的当前状态信息；根据双足机器人的当前状态信息，利用训练好的深度强化学习算法模型得到扰动预测值；根据机器人的期望姿态和期望速度以及扰动预测值，得到最优的地面反作用力；基于最优的地面反作用力控制双足机器人的支撑腿，进而实现对双足机器人的运动控制。本发明基于单刚体模型预测控制提出了一种新的、基于深度强化学习预测腿部扰动控制方法，适用于腿部质量占比小于30%的双足机器人，扩大了单刚体模型预测控制方法的应用范围。