公开(公告)号：CN116394247A

公开(公告)日：2023-07-07

申请号：CN202310399389.0

申请日：2023-04-14

Applicant: 南京理工大学

Inventor： 章定国 ,  左曼 ,  郭晛 ,  黎亮 ,  郭永彬

IPC: B25J9/16 ,  G06F30/20 ,  G06F30/17 ,  G06F17/11 ,  G06F17/16 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06F119/14

Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的链式多杆柔性关节机械臂动力学仿真方法，是一种基于模型驱动的方法。首先在深度强化学习和链式多杆柔性关节动力学理论的基础上，接着通过浮动坐标系法建立了考虑关节柔性和关节阻尼的链式多杆机械臂的刚柔耦合动力学模型，最后在此数学模型的基础上结合深度学习对轨迹跟踪问题进行了研究。本发明的基于深度强化学习的链式柔性关节机械臂动力学仿真方法有较好的轨迹跟踪效果，对实际链式多杆柔性关节的轨迹跟踪控制具有重要的价值。