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一种基于强化学习的机器人关节运动控制方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于强化学习的机器人关节运动控制方法及系统。该方法包括:获取机器人末端的待运行轨迹;根据机器人末端的待运行轨迹以及机器人逆运动学模型计算机器人关节在每个插补周期的位置增量;根据策略网络确定机器人关节每个插补周期的位置增量补偿;每个插补周期的给定位置增量与位置增量补偿之和作为机器人关节的运动参数,输入机器人,得到机器人关节每个插补周期实际的运动量;根据给定位置增量和实际运动量,对价值网络进行实时训练更新;待运行轨迹运行完毕后,根据每个插补周期更新的价值网络的参数,对策略网络进行训练更新;采用更新后的策略网络调控下一待运行轨迹中机器人关节的运动。本发明具有误差小、效率高的特点。

著录项

  • 公开/公告号CN109605377B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-05-22

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 厦门大学;

    申请/专利号CN201910052849.6

  • 申请日2019-01-21

  • 分类号

  • 代理机构北京高沃律师事务所;

  • 代理人程华

  • 地址 361000 福建省厦门市思明区思明南路422号

  • 入库时间 2022-08-23 10:59:30

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-05-22

    授权

    授权

  • 2019-05-07

    实质审查的生效 IPC(主分类):B25J9/16 申请日:20190121

    实质审查的生效

  • 2019-04-12

    公开

    公开

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