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公开(公告)号：CN119610096A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411768292.3
申请日：2024-12-04
Applicant: 上海电力大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明涉及一种基于深度强化学习的机械臂自主避障方法，设备及介质，通过深度强化学习中全面设计的奖励函数，处理机械臂从初始位置到目标位置过程中避障的问题。综合考量了机械臂末端避障、机械臂本体避障、避免自碰撞、准确到达目标位置和运动轨迹的光滑性等多个方面。当环境地图不确定性或障碍物动态变化时，具有较强的适应性。将机械臂工作区域划分为安全区域、警告区域和危险区域，使机械臂在危险区域时能够采取更加严格的避障策略，避免与障碍物发生碰撞。与现有技术相比，本发明具有成功率高、适用范围广和可靠性强等优点。
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