一種結合神經運動規劃算法和人工勢場法的機械臂在線運動規劃方法,屬于機器人運動規劃領域。本發明為了解決基于強化學習的神經運動規劃器當規劃任務的精度要求高時訓練困難的問題,以及人工勢場法的斥力勢場構建復雜、存在局部極值的問題。本發明包括:一:對人工勢場法進行簡化,僅保留機械臂受到的引力勢場,在避免構建復雜的斥力勢場的同時也使局部極值問題不再存在。二:提出將人工勢場法和強化學習相結合進行規劃的新思路,通過設計靈活的切換機制,在距離目標較遠時采用強化學習進行規劃、距離小于閾值時切換為人工勢場進行規劃,提高了強化學習的訓練速度和運動規劃成功率。通過在仿真引擎中對不同精度的規劃任務進行訓練和測試,驗證了所提方法的有效性。本發明用于機器人運動規劃技術領域。
聲明:
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我是此專利(論文)的發明人(作者)