基于深度强化学习的点火具机器人生产线控制方法及系统

本发明提供一种基于深度强化学习的点火具机器人生产线控制方法及系统，涉及机器人生产线控制技术领域，包括：采集生产线工位实时状态数据，通过多尺度残差神经网络和空间金字塔池化模块提取特征，结合通道注意力和空间注意力模块进行特征增强，通过跨模态编码器进行时序建模，基于分层强化学习进行任务分解，采用软约束轨迹优化和自适应阻抗控制生成工位控制指令，利用多目标帕累托评价和优先级双重经验池进行样本筛选，通过近端策略优化更新网络参数并输出生产线优化决策方案，能够提高生产线控制精度并增强系统鲁棒性，实现了生产效率的优化。