本技术涉及一种多机械臂协同运动规划的强化学习技术,通过构建结构化动作空间,优化机械臂的运动规划过程。该方法旨在提高多机械臂系统的协同作业效率和准确性,通过强化学习算法训练,实现复杂任务的高效规划。
背景技术
机械臂在工业自动化,医疗保健服务、太空探索等领域发挥着重要作用,通常情况下,机械臂的工作场景不是自由空间,而是有障碍物的约束空间。深度强化学习展示了其在一系列决策领域学习复杂数据模式的能力,因此可以通过深度强化学习来对多机械臂的控制进行规划。
在相关技术中,深度多智能体强化学习因其样本效率低而受到诟病,即使对于相对简单的问题设置,通常也需要数百万次交互,而在多机械臂的控制规划应用中输出的是连续关节动作,虽然动作精度较高,但需要较长时间才能找到对应的可行解,效率较差。
实现思路