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申请/专利权人：上海摩马智能科技有限公司
摘要：本发明公开了一种机械臂末端控制轨迹智能规划算法，涉及控制轨迹规划技术领域，包括如下步骤：S1：在模拟环境中建立机械臂以及环境物理模型，其中环境物理模型包含环境中所有物体；S2：建立机械臂运动规划器模型，其中包括运动轨迹的速度规划以及逆解算法；S3：随机初始化机械臂轨迹的起点和终点以及环境物理参数，此机械臂末端控制轨迹智能规划算法，区别于现有技术，机械臂可以自动规划平滑轨迹，算法可以自适应环境变化，可以免于人工部署，节约成本，算法可以进行碰撞检测，决策避障，算法复杂度分层模块化，易于搭建，算法可在模拟端实现训练，直接应用于机械臂，减少机械损耗。
主权项：1.机械臂末端控制轨迹智能规划算法，其特征在于，包括如下步骤：S1：在模拟环境中建立机械臂以及环境物理模型，其中环境物理模型包含环境中所有物体；S2：建立机械臂运动规划器模型，其中包括运动轨迹的速度规划以及逆解算法；S3：随机初始化机械臂轨迹的起点和终点以及环境物理参数；S4：采用无监督学习算法，观测环境数据并根据回报预测选取机械臂下一时刻末端点的位姿和速度信息；S5：通过速度规划器把机械臂末端运动学数据转换成关节端运动学数据，并控制机械臂运动；S6：观测新的环境数据，利用回报函数更新回报数据，继续输出新的动作；S7：迭代步骤S4、S5和S6直到累计回报上升后保持平稳，结束训练并保存策略；S8：将模拟环境迁移到现实环境中，将状态映射到隐含空间，并应用在模拟环境训练好的模型；S9：设置机械臂轨迹的起点和终点；S10：观测环境数据，利用训练得出的策略选择机械臂下一步的末端轨迹；S11：通过速度规划器，把机械臂末端运动学数据转换成关节端运动学数据，并通过机械臂控制器控制机械臂运动；S12：迭代S9、S10步骤直到机械臂末端到达目标点允许误差范围。
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权利要求：
百度查询： 上海摩马智能科技有限公司 机械臂末端控制轨迹智能规划算法
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