基于自学习策略的机器人关节模组控制方法及系统

本发明提供一种基于自学习策略的机器人关节模组控制方法及系统，首先实时感知机器人关节模组工况状态数据，建立工况特征协同关系模型并生成工况协同向量，接着调用自学习策略池基于工况协同向量生成与筛选多组候选控制策略，根据策略适用边界条件与工况协同向量的匹配结果选取目标控制策略，驱动关节模组执行任务并采集关节实时响应数据序列，再将关节实时响应数据序列与工况协同向量关联适配分析，生成适配性评价结果，最后基于适配性评价结果迭代优化候选控制策略，更新自学习策略池并输出优化后的目标控制策略至关节驱动模块执行闭环控制，从而提升了机器人关节模组控制的智能化水平。