一種基于多智能體強化學習的機械臂抗干擾運動規劃方法,屬于機器人運動規劃與智能控制的技術領域。本發明為了解決基于強化學習的機械臂神經運動規劃器抗干擾能力弱的問題而提出。本發明包括:通過對機械臂關節圖的建立和關聯關系分析,提出了對單一機械臂的多智能體分解方法;基于集中式學習架構的多智能體SAC強化學習算法實現了機械臂多智能體強化學習的訓練。通過在運動規劃過程中分別施加動作擾動、關節鎖定和觀測擾動,驗證了所提出的離散化后的多智能體機械臂強化學習運動規劃方法相比于傳統單智能體具備更強的抗干擾能力。本發明用于機械臂的運動規劃與智能控制領域。
聲明:
“基于多智能體強化學習的機械臂抗干擾運動規劃方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)