[发明专利]一种基于深度强化学习TD3算法的机械臂运动控制方法有效
| 申请号： | 202111211310.4 | 申请日： | 2021-10-18 |
| 公开（公告）号： | CN113843802B | 公开（公告）日： | 2023-09-05 |
| 发明（设计）人： | 廖文和;徐畅;杨海波 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | B25J9/16 | 分类号： | B25J9/16 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 张玲 |
| 地址： | 210094 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于深度强化学习的机械臂运动控制方法。包括如下步骤：(1)：建立机械臂的三维仿真环境；包括初始化机械臂环境，重置机械臂环境，设定机械臂更新步骤，设定奖励函数，渲染机械臂环境，对实验进行随机种子的设置和关闭机械臂环境；(2)：在采用添加目标动作噪声衰减的深度强化学习算法TD3来对机械臂运动控制进行训练，TD3使用两个独立的评论家网络，使用值函数剪裁以及延迟策略更新，训练得到控制策略模型；(3)：评估模型的效果。本发明通过加入动作探索噪声和目标网络噪声，平滑动作，有效缩短训练时间，收敛速度大幅度的增强；通过双评论家网络降低过高的估计值，降低误差积累，降低收敛失败的几率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 强化 学习 td3 算法 机械 运动 控制 方法 | ||
【主权项】：
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