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《基于深度强化学习的机械臂避障轨迹规划研究》

一、引言

随着人工智能和机器人技术的不断发展，机械臂作为智能机器人系统的重要组成部分，其运动控制能力得到了广泛关注。在机械臂的运动控制中，避障轨迹规划是一个重要的研究方向。传统的避障轨迹规划方法通常依赖于精确的数学模型和复杂的计算过程，难以应对复杂多变的环境和未知的障碍物。因此，本文提出了一种基于深度强化学习的机械臂避障轨迹规划方法，旨在提高机械臂的自主避障能力和运动控制精度。

二、背景与意义

机械臂避障轨迹规划是机器人运动控制领域的重要研究方向之一。传统的避障轨迹规划方法通常需要预先建立精确的数学模型和复杂的计算过程，这在实际应用中往往难以实现。