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基于深度强化学习的蛇形机械臂控制策略研究
文献摘要：
针对蛇形机械臂控制问题,提出了一种基于深度强化学习的控制策略,该控制策略采用深度确定性策略梯度算法(DDPG).分析了蛇形机械臂的结构和工作范围.基于Python语言,使用gym中的pyglet模块搭建用于产生数据的仿真环境,设置奖励函数、状态变量和动作变量,最终实现了对蛇形机械臂的精确控制.仿真实验表明:DDPG算法在蛇形机械臂的控制过程中能快速收敛,同时该控制策略在2D平面可实现对目标物的快速精确逼近,并具有较好的鲁棒性.
文献关键词：
深度强化学习;蛇形机械臂;2D;控制策略;DDPG
中图分类号：
作者姓名：
唐超;张帆;王文龙;李徐
作者机构：
201620 上海市 上海工程技术大学机械与汽车工程学院
文献出处：
引用格式：
[1]唐超;张帆;王文龙;李徐-.基于深度强化学习的蛇形机械臂控制策略研究)[J].农业装备与车辆工程,2022(08):17-21
A类：
pyglet
B类：
深度强化学习,蛇形机械臂,机械臂控制,控制策略研究,控制问题,深度确定性策略梯度算法,DDPG,工作范围,Python,gym,模块搭建,仿真环境,奖励函数,状态变量,精确控制,控制过程,快速收敛,2D,逼近
AB值：
0.252604
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