摘要
本发明公开了一种机械臂抓取大型薄板时的运动轨迹平稳控制方法及系统,所述方法包括:通过摄像头和传感器实时采集机械臂和薄板周边的环境数据,创建作业环境模型;基于所述作业环境模型初始化机械臂的运动路径,将所述运动路径表示为图结构并输入预训练的图神经网络模型,通过预训练的图神经网络模型规划机械臂的运动路径,得到当前作业环境模型下的规划路径;通过多个智能体协同执行机械臂的控制任务,并采用多智能体强化学习策略进行控制决策优化,使机械臂按照所述规划路径运动。本发明可以快速适应动态变化的作业环境,实时调整规划路径,提高路径规划的可靠性,且能在保障抓取精度的基础上,提高机械臂轨迹控制的平稳性。
技术关键词
平稳控制方法
神经网络模型
强化学习策略
分布式计算架构
规划
机械臂
运动
薄板
轨迹
决策
深度强化学习算法
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