基于强化学习的工业机器人自主决策与控制算法

本发明涉及机器人控制技术领域，具体公开了基于强化学习的工业机器人自主决策与控制算法，包括自主决策算法与自主控制算法：所述自主决策算法包括以下步骤：通过PRM采样算法生成多条从起点到目标点的无碰撞行驶路线，通过结合多传感器融合数据，对每个行驶路线的优先级进行分析，可以对不同路线中存在的异常进行分析，从而对不同路线的优先级进行判断，保证工业机器人基于最优路线进行搬运作业，之后通过利用深度强化学习算法结合工业机器人在移动过程中的道路环境变化数据，可以对行驶路线中的障碍物风险进行动态分析，该分析方法可以适应动态环境与复杂任务需求，从而自主优化行为策略并控制调整移动路线，提升任务执行效率。