一种基于零反作用空间和强化学习的空间漂浮机械臂运动规划方法及系统

一种基于零反作用空间和强化学习的空间漂浮机械臂运动规划方法及系统，涉及机械臂运动规划领域。本发明为是为了克服现有空间漂浮机械臂运动导致的基座姿态扰动的问题而提出来的。技术要点：本发明通过将空间机械臂的运动空间设计为零反作用空间，确保机械臂的运动不会对基座产生不希望的扰动，从而提高系统的稳定性和任务执行精度。此外，本文结合了强化学习算法，将其动作空间设定为零反作用运动空间。强化学习的高效搜索和优化能力使得机械臂能够在复杂任务空间中找到最优运动策略，同时有效避免了对基座的扰动。通过多轮训练，强化学习能够不断调整策略，以适应不同的任务需求，保证机械臂在执行空间抓取、维修等任务时，既能保持高精度操作，又能确保基座稳定。实验结果表明，该方法能够显著减少基座姿态的偏移，提高了任务执行的稳定性和效率，为未来空间机械臂在轨服务任务提供了一种可行的解决方案。