一种基于深度强化学习的机械臂力反馈控制方法

本发明公开了一种基于深度强化学习的机械臂力反馈控制方法，包括以下步骤：步骤一：数据采集与预处理，包括环境数据采集、操作数据采集和数据预处理；步骤二：自适应深度强化学习算法设计，包括初始模型训练、自适应学习模块和模型在线更新；步骤三：预测模型引入，包括人类操作意图预测和运动轨迹预测；步骤四：性能测试与优化，包括仿真测试和安全性和效率评估。本发明提高机械臂在复杂环境中运行时的力反馈控制精度和人机协作的安全性与效率。该方法通过设计自适应深度强化学习算法和引入人类操作意图预测模型，实现实时更新和调整控制策略，从而更好地应对环境变化和未知干扰。