采用强化学习的机器人混合智能自适应控制方法及系统

本发明涉及机器人控制技术领域，公开了采用强化学习的机器人混合智能自适应控制方法及系统，该方法包括：采集环境感知参数构建动态环境模型；设置并测试机器人执行机构动力学模型，获取其运动特性；将动力学模型融入动态环境模型；计算任务需求参数及理论控制负荷，结合运动特性生成控制量；基于控制量生成驱动单元动作指令并实施控制；评价执行效果。系统包括动态环境模型构建、执行机构动力学模型构建、模型融合、任务参数计算、动作指令生成、动作控制及执行效果评价模块。本发明实现了复杂动态环境下机器人作业的高精度自适应控制，提升了环境适应性和任务执行效率。