一种基于多目标优化与学习策略融合的多移动机械臂协同搬运控制方法

本发明公开一种基于多目标优化与学习策略融合的多移动机械臂协同搬运控制方法。其技术方案是：首先运用层级动力学解析建模的方法，建立一种考虑协同搬运时机械臂‑负载‑机械臂和机械臂‑移动底盘紧耦合关系的多移动机械臂协同搬运无约束动力学模型，在此的基础上，确保搬运过程中多移动机械臂系统稳定性与快速性，建立多目标优化方程。构建多移动机械臂协同搬运过程的马尔科夫决策过程模型，基于深度确定性策略梯度和回放经验库算法，通过强化学习与环境进行交互训练，得到协同搬运轨迹和力矩的决策值。最后根据多移动机械臂系统的实际需求和性能要求，定义自适应权重函数，合理分配多目标优化算法和学习算法的控制权重，实现智能协同搬运控制。