基于数字孪生技术的机械臂逆运动学求解及轨迹规划方法

本发明公开了基于数字孪生技术的机械臂逆运动学求解及轨迹规划方法，包括构建数字孪生平台，实现虚实交互；具体包括搭建虚拟环境和构建虚实交互通信；基于SAC算法进行强化学习训练，构建机械臂逆解求解模型；具体包括状态空间设计、动作空间设计、通过奖励函数和课程学习策略逐步优化逆运动学求解模型、模型导出以及模型集成；采用多项式插值规划机械臂运动轨迹，生成平滑轨迹。本方法基于强化学习的逆运动学求解方法能够快速适应不同的目标任务，并通过高效的奖励函数设计实现最优解，能够解决传统方法求解耗时长以及适应性差的问题。