[发明专利]一种基于模型不确定性估计的机械臂强化学习控制方法在审
| 申请号： | 202310654932.7 | 申请日： | 2023-06-05 |
| 公开（公告）号： | CN116587278A | 公开（公告）日： | 2023-08-15 |
| 发明（设计）人： | 王英龙;王翻;舒明雷;陈超;狄冲;刘照阳 | 申请（专利权）人： | 山东省人工智能研究院;齐鲁工业大学（山东省科学院） |
| 主分类号： | B25J9/16 | 分类号： | B25J9/16 |
| 代理公司： | 济南泉城专利商标事务所 37218 | 代理人： | 支文彬 |
| 地址： | 250013*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 一种基于模型不确定性估计的机械臂强化学习控制方法，涉及机械臂控制技术领域，考虑到机械臂在建模时存在的不确定性因素，通过不确定性估计来构建机械臂的动力学模型。然后再利用基于机械臂不确定性估计模型的强化学习Dyna‑Q算法，通过与模型的交互产生的数据更新状态模型和奖励函数模型，从模型中获得大量虚拟数据，再利用真实数据与虚拟数据更新价值函数，从而能够高效的产生和利用经验，提高采样效率，选择最佳动作使得机械臂在执行任务中能够获得更优的策略。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 模型 不确定性 估计 机械 强化 学习 控制 方法 | ||
【主权项】：
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