[发明专利]一种基于Actor-Critic深度强化学习的同心管机器人控制方法有效
| 申请号： | 202110374971.2 | 申请日： | 2021-04-08 |
| 公开（公告）号： | CN113246121B | 公开（公告）日： | 2022-04-08 |
| 发明（设计）人： | 冯子俊;李永强;冯宇;冯远静;刘扬 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | B25J9/16 | 分类号： | B25J9/16;G06N3/04;G06N3/08;A61B34/30 |
| 代理公司： | 杭州斯可睿专利事务所有限公司 33241 | 代理人： | 王利强 |
| 地址： | 310014 浙江省*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 一种基于Actor‑Critic深度强化学习的同心管机器人控制方法。本发明包括如下步骤：1)设置同心管机器人几何参数和力学参数，并建立其运动学模型；2)数据预处理，获得同心管曲率‑位置状态集合；3)利用同心管曲率‑位置状态集，更新Actor网络和Critic网络参数；4)根据最终的收敛模型，可以得到基于Actor‑Critic深度强化学习的同心管机器人最优控制策略，即所需采用的驱动量。与现有技术相比，本发明通过深度强化学习的方法，获取了同心管机器人逆运动学计算方法，最终得到了更精确的逆运动学解。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 actor critic 深度 强化 学习 同心 机器人 控制 方法 | ||
【主权项】：
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