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申请/专利权人：合肥工业大学
申请日：2024-03-29
公开（公告）日：2024-05-14
公开（公告）号：CN118034061A
主分类号：G05B13/04
分类号：G05B13/04
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.05.31#实质审查的生效;2024.05.14#公开
摘要：一种基于深度强化学习的SCARA机器人近似约束鲁棒控制方法，基于拉格朗日方程建立SCARA机器人动力学模型，基于U‑K方程建立机器人系统中的理想约束，根据动力学模型和理想约束，设计SCARA机器人的鲁棒近似约束跟随控制器，建立深度确定性策略梯度算法，设计状态空间、动作空间、奖励函数，根据SCARA机器人的轨迹跟踪状态，对鲁棒控制器的控制参数进行实时调整，最终学习到最优的鲁棒控制参数。本发明利用DDPG算法采集SCARA机械人的工作状态，实时调整鲁棒控制系统的参数，使系统始终保持稳定的轨迹跟踪性能。
主权项：1.一种基于深度强化学习的SCARA机器人近似约束鲁棒控制方法，其特征在于，所述SCARA机器人包括四个自由度，第一自由度为整体升降，第二自由度为大臂转动，第三自由度为小臂转动，第四自由度为末端旋转；针对第二自由度和第三自由度，构建近似约束鲁棒控制方法，具体方法如下：构建SCARA机器人动力学模型；确定理想约束条件；设计近似约束鲁棒控制器；以DDPG算法对近似约束鲁棒控制器的控制参数进行优化；以优化后的近似约束鲁棒控制器控制SCARA机器人。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 合肥工业大学 一种基于深度强化学习的SCARA机器人近似约束鲁棒控制方法
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