[发明专利]基于强化深度学习训练七自由度冗余机械臂运动轨迹的方法在审
| 申请号： | 202211451128.0 | 申请日： | 2022-11-19 |
| 公开（公告）号： | CN115890670A | 公开（公告）日： | 2023-04-04 |
| 发明（设计）人： | 吕楠;张丽秋;刘伟 | 申请（专利权）人： | 无锡慧眼人工智能科技有限公司 |
| 主分类号： | B25J9/16 | 分类号： | B25J9/16 |
| 代理公司： | 无锡大鲲知识产权代理事务所(普通合伙) 32671 | 代理人： | 张涛 |
| 地址： | 214000 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供基于强化深度学习训练七自由度冗余机械臂运动轨迹的方法，涉及机械臂控制技术领域。该基于强化深度学习训练七自由度冗余机械臂运动轨迹的方法，包括以下步骤：强化学习基础；空间机械臂模型：碰撞检测：设定机械臂避障运动轨迹参数：DQN械臂路径规划：采用三层DNN网络作为DQN的网络主体，并通过机械臂避障路径规划算法，自动训练最优运动轨迹，避开空间障碍物，完成机械臂的强化深度学习训练。通过三层的DNN网络，输入输出分别为机械臂的状态信息和运动关节角度，再结合离线训练，使得机械臂能够自行训练出一条接近于最优的运动轨迹，成功避开障碍物到达目标点，具有较强的避障能力。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 强化 深度 学习 训练 自由度 冗余 机械 运动 轨迹 方法 | ||
【主权项】：
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