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一种基于Actor‑Critic深度强化学习的同心管机器人控制方法。本发明包括如下步骤：1)设置同心管机器人几何参数和力学参数，并建立其运动学模型；2)数据预处理，获得同心管曲率‑位置状态集合；3)利用同心管曲率‑位置状态集，更新Actor网络和Critic网络参数；4)根据最终的收敛模型，可以得到基于Actor‑Critic深度强化学习的同心管机器人最优控制策略，即所需采用的驱动量。与现有技术相比，本发明通过深度强化学习的方法，获取了同心管机器人逆运动学计算方法，最终得到了更精确的逆运动学解。
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利
(10)授权公告号 CN 113246121 B
(45)授权公告日 2022.04.08
(21)申请号 202110374971.2 G06N 3/04 (2006.01)
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