摘要
本发明公开了一种实验室试剂瓶位置动态调整和路径规划方法与系统。所述试剂瓶位置动态调整和路径规划方法包括建立实验室环境状态模型、构建并训练深度Q网络模型,然后采用训练好的深度Q网络模型进行机械臂的路径规划和动态优化等步骤。构建的深度Q网络模型设置奖励机制,引入经验回放机制,采用最短路径和/或最少操作次数作为目标,并采用目标网络和主网络分离的策略进行Q值更新,目标网络的参数每隔固定步数从主网络中更新一次;模型训练过程中,模拟机械臂的取放操作,并根据操作结果更新策略。本发明能够在实验室环境中快速适应试剂瓶位置变化、实验人员干预及机械臂突发故障等情况,实现路径规划的自适应优化。
技术关键词
实验室试剂瓶
深度Q网络
路径规划方法
引入经验回放机制
深度强化学习算法
动态
深度神经网络
机械臂
策略更新
环境感知数据
试剂架
实时位置
路径规划系统
图像分割技术
参数
力矩传感器
系统为您推荐了相关专利信息
控制操作台
分布式动态路网
局部路径规划
皮带轮座
警示路障
双机械臂
路径规划方法
机械臂控制系统
机械臂底座
节点
养老服务机器人
路径规划方法
障碍物
节点
采样点