基于深度强化学习的管道气动软体机器人控制方法和系统

本发明涉及一种基于深度强化学习的管道气动软体机器人控制方法和系统，其中，方法包括：通过改进的DDPG算法来控制管道气动软体机器人中轴向致动器的运动，实现对管道气动软体机器人的控制，具体为：改进的DDPG算法为在DDPG算法中引入预测奖励学习方法；通过所述DDPG算法得到第一奖励；通过所述预测奖励学习方法得到第二奖励；将第一奖励和与第二奖励进行结合，得到用于指导轴向致动器执行动作的策略函数；轴向致动器根据所述策略函数执行动作，以实现对管道气动软体机器人的控制。本发明有效提高了管道气动软体机器人的连续运动控制性能。