Q-learning算法下的机械臂轨迹规划与避障行为研究

• 作者: 郭新兰
• 来源期刊: 机床与液压
• 关键词: Q-learning算法 机械臂 轨迹规划与避障方案 状态向量集合
• 年，卷（期）: 2021,（9）
• 所属期刊栏目: 工业机器人专栏|INDUSTRIAL ROBOT COLUMN
• 页码范围: 57-61,66
• 页数: 6页
• 分类号: TP181
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3881.2021.09.011

摘要

机械臂运动和避障中存在轨迹偏差,要通过适当控制算法加以纠正确保实际轨迹趋近于理想轨迹.提出基于改进Q-learning算法的轨迹规划与避障方案,分别构建状态向量集合和每种状态下的动作集合,利用BP神经网络算法提高模型的连续逼近能力,并在迭代中不断更新Q函数值;路径规划中按照关节旋转角度及连杆空间移动距离最小原则,实现在合理避障同时轨迹偏差度最低.仿真结果表明:提出的控制算法收敛性速度快,路径规划效果优于传统规划方案,偏移成本最低.