深度强化学习在绘画机器人控制中的研究与应用

目录

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摘要

第1章绪论

1．1课题背景及意义

1．2绘画机器人国内外研究现状

1．3深度强化学习在机器人控制策略设计中研究现状

1．4本文主要工作与组织安排

1．4．1本文主要工作

1．4．2本文章节安排

1．5本章小结

第2章绘画机器人作业特点分析与背景知识概述

2．1绘画机器人作业特点分析

2．2强化学习基本原理

2．2．1强化学习核心概念

2．2．2强化学习常用术语

2．2．3马尔可夫决策过程

2．3强化学习算法

2．4深度强化学习

2．4．1深度Q网络算法

2．4．2深度确定性策略梯度算法

2．5本章小结

第3章DDPG算法的分析改进与仿真验证

3．1二轴机械臂模型

3．2奖励函数改进

3．3经验池机制改进

3．4实验仿真

3．4．1Actor网络与Critic网络构建

3．4．2仿真分析

3．5本章小结

第4章基于改进DDPG算法的绘画机器人控制系统的设计

4．1绘画机器人模型

4．2环境状态与动作状态设计

4．3奖励函数设计

4．4控制模型分析与设计

4．4．1控制模型分析

4．4．2数据处理模块设计

4．4．3强化学习模块设计

4．4．4机器人系统设计

4．5控制系统模型仿真

4．6绘画机器人模型设计与仿真测试

4．6．1轨迹生成与优化

4．6．2绘画机器人模型设计与搭建

4．6．3绘画机器人模型仿真测试

4．7本章小结

第5章绘画机器人软硬件系统搭建与测试

5．1绘画机器人软硬件系统设计

5．1．1总体方案设计

5．1．2硬件方案设计

5．1．3上位机软件设计

5．2模型迁移与系统测试

5．2．1深度强化学习模型部署

5．2．2系统测试

5．3本章小结

第6章总结与展望

6．1总结

6．2展望

参考文献

攻读硕士学位期间完成的科研成果

致谢