基于深度強化學(xué)習(xí)的機械臂多模混合控制

摘要： 針對基于深度強化學(xué)習(xí)控制的機械臂動態(tài)避障能力不足，在作業(yè)過程中存在多任務(wù)沖突問題，提出一種基于雙重角色和正則化批評者算法(DARC)的多模混合控制方法。將任務(wù)分解為多段避障模式，借助人工勢場法的斥力引力思想設(shè)計獎勵函數(shù)并分別進行訓(xùn)練；將經(jīng)過初步訓(xùn)練的多個模式以距離閾值或獎勵積累閾值進行切換控制，消除混合控制存在的沖突；結(jié)合機械臂單元運動學(xué)特點設(shè)計具有軟體性質(zhì)的多連桿機械臂平面仿...