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申请/专利权人：西安理工大学
摘要：本发明的基于SoftActor‑Critic算法结合多目标零件约束的装配路径规划方法，使用3DSMax建立装配零件和待装配零件的3D模型，将模型转成FBX文件，导入到Unity3D项目中；在Unity3D中使用ML‑Agents模块完成深度强化学习训练场景的搭建；为装配零件添加预定义区域的装配约束和几何定位约束；建立零件智能体多目标决策模型并优化；利用优化后的零件智能体多目标决策模型进行装配零件的路径规划。本发明的基于SAC算法结合多目标零件约束的装配路径规划方法，将SAC算法结合多目标零件定位约束应用于虚拟装配路径规划过程，提高了装配过程中的认知效率、真实感和装配质量，为实际装配过程提供有力的支持和优化。
主权项：1.基于SoftActor-Critic算法结合多目标零件约束的装配路径规划方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：步骤1、使用3DSMax建立装配零件和待装配零件的3D模型，将模型转成FBX文件，导入到Unity3D项目中；步骤2、在Unity3D中使用ML-Agents模块完成深度强化学习训练场景的搭建；步骤3、为装配零件添加预定义区域的装配约束和几何定位约束；步骤4、建立零件智能体多目标决策模型并优化；步骤5、利用优化后的零件智能体多目标决策模型进行装配零件的路径规划。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安理工大学 基于Soft Actor-Critic算法结合多目标零件约束的装配路径规划方法
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