一种基于有模型强化学习的机器人打磨力控制算法

本发明提供了一种基于有模型强化学习的机器人打磨力控制算法，其特点是包括以下步骤信号采集、初始策略的构建、构建强化学习环境动力学模型、强化学习补偿策略及算法融合；其优点是旨在稳定维持机器人打磨过程，实现高精度的打磨质量；本控制算法融合了强化学习算法与传统的PID控制算法，传统算法确保算法的安全性，强化学习算法对PID残差项进行补偿，确保了算法的精确性，为加快寻找残差项的补偿策略，构建了强化学习环境动力学模型，模拟机器人的打磨过程，在模拟环境下离线训练以减少强化学习实际交互的次数，同时提升算法的实用性。相比于传统的智能控制算法策略，基于有模型强化学习的机器人打磨力控制算法具有更好的通用性。