一种基于强化学习的装卸臂机构智能优化方法及系统

本发明涉及机械工程领域，揭露了一种基于强化学习的装卸臂机构智能优化方法及系统，包括：提取应用场景的环境数据，提取装卸臂的物理参数，分析装卸臂的工作流程，提取工作流程的作业数据；分析装卸臂的关节力矩和关节加速度，计算装卸臂的操作性能指标，分析装卸臂的工作稳定性；分析装卸臂的动作序列和作业路径，分析装卸臂的力矩限制和运动约束，确定装卸臂的最佳作业路径；构建装卸臂的传感器网络，实时采集装卸臂的工作数据，分析工作数据中的风险因子，计算装卸臂的风险概率；构建装卸臂的强化学习优化模型，分析装卸臂的优化参数，执行装卸臂的智能优化。本发明可以提升装卸臂的作业效率和安全性。