[发明专利]一种基于深度强化学习的空间双臂系统约束运动规划方法有效
| 申请号： | 202010830247.1 | 申请日： | 2020-08-18 |
| 公开（公告）号： | CN112171660B | 公开（公告）日： | 2021-11-23 |
| 发明（设计）人： | 李爽;李胤慷;佘宇琛 | 申请（专利权）人： | 南京航空航天大学 |
| 主分类号： | B25J9/16 | 分类号： | B25J9/16 |
| 代理公司： | 江苏圣典律师事务所 32237 | 代理人： | 贺翔 |
| 地址： | 210016 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度强化学习的空间双臂系统约束运动规划方法，步骤如下：1）利用广义雅可比矩阵建立自由漂浮空间双机械臂系统的运动学模型；2）基于上述的空间双臂系统的运动学模型，结合DDPG算法，设计空间双臂系统运动规划算法；3）对DDPG算法中奖励函数进行设计，以实现对空间双臂系统运动规划算法中各约束条件的满足，包括机械臂末端执行机构的速度约束和双机械臂协同运动的自碰撞约束。本发明提高了运动规划算法的泛用性与安全性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 强化 学习 空间 双臂 系统 约束 运动 规划 方法 | ||
【主权项】：
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