[发明专利]基于强化学习的外骨骼机器人动力辅助控制方法有效
| 申请号： | 201911219651.9 | 申请日： | 2019-12-03 |
| 公开（公告）号： | CN110919655B | 公开（公告）日： | 2021-06-25 |
| 发明（设计）人： | 唐昊;陈刚;段峰;戴飞;王彬 | 申请（专利权）人： | 合肥工业大学 |
| 主分类号： | B25J9/16 | 分类号： | B25J9/16;B25J9/00 |
| 代理公司： | 合肥晨创知识产权代理事务所(普通合伙) 34162 | 代理人： | 康培培 |
| 地址： | 230009 安*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明属于工业生产及外骨骼机器人动力辅助领域，具体来说是在考虑外骨骼机器人搬运阶段、人体疲劳以及工件重量随机情况下，“人‑外骨骼‑生产线”系统下提出了一种基于强化学习的外骨骼机器人动力辅助控制方法。首先将外骨骼机器人搬运阶段类型Z、人体疲劳等级P以及工件的重量M作为参考外骨骼机器人动力辅助的状态变量，根据“人‑外骨骼‑生产线”系统特征建立强化学习模型；并依据强化学习模型需要建立各个状态信息的数学模型；再采用基于模拟退火的Q学习算法对所建强化学习模型进行策略求解，所得优化控制策略用以指导“人‑外骨骼‑生产线”系统在实际工作过程中选取合适的助力方案，实现系统生产率的提高。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 强化 学习 骨骼 机器人 动力 辅助 控制 方法 | ||
【主权项】：
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