一种机械臂路径规划方法及系统

本申请涉及机械臂控制技术领域，公开了一种机械臂路径规划方法及系统，其中，所述方法包括：在仿真环境中，基于机械臂末端的当前位姿和目标位姿，生成奖励函数，基于奖励函数对深度强化学习网络进行训练，得到全局规划路径；以全局规划路径为示教，构建动态运动基元系统；获取障碍物信息，在障碍物影响机械臂末端的工作空间的情况下，构建障碍物势场模型；基于障碍物势场模型，构建动态运动基元系统中的排斥项，基于排斥项生成避障路径，用于指导机械臂末端远离障碍物运动直至到达目标位姿，解决了机械臂路径规划中同时实现实时避障和全局最优的技术问题。