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2023-05-28 发布于四川
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一种基于深度强化学习的机械臂智能控制快速训练方法.pdf

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本发明公开一种基于深度强化学习的机械臂智能控制快速训练方法，应用于机器人智能控制领域，针对现有的训练方法训练时间长，控制效果差的问题，本发明首先在无物理属性的2D机械臂仿真环境中采用深度强化学习算法进行训练，其训练复杂度极大的降低，使得训练时间极大的缩短，加速了机械臂的控制策略模型的训练；然后将在2D机械臂仿真环境下训练找到最优的状态向量表示和最优的奖励函数形式，作为3D机械臂深度强化学习算法训练的最优状态向量表示，最优奖励函数形式；从而得到3D机械臂的控制模型，采用本发明的方法不仅可以极大缩短

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112338921 A (43)申请公布日 2021.02.09 (21)申请号 202011277634.3 (22)申请日 2020.11.16 (71)申请人西华师范大学地址

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