基于强化学习的外骨骼机器人动力辅助控制方法

摘要

本发明属于工业生产及外骨骼机器人动力辅助领域，具体来说是在考虑外骨骼机器人搬运阶段、人体疲劳以及工件重量随机情况下，“人‑外骨骼‑生产线”系统下提出了一种基于强化学习的外骨骼机器人动力辅助控制方法。首先将外骨骼机器人搬运阶段类型Z、人体疲劳等级P以及工件的重量M作为参考外骨骼机器人动力辅助的状态变量，根据“人‑外骨骼‑生产线”系统特征建立强化学习模型；并依据强化学习模型需要建立各个状态信息的数学模型；再采用基于模拟退火的Q学习算法对所建强化学习模型进行策略求解，所得优化控制策略用以指导“人‑外骨骼‑生产线”系统在实际工作过程中选取合适的助力方案，实现系统生产率的提高。