27、机器人运动控制算法与结构运动学研究

机器人运动控制算法与结构运动学研究

在机器人领域，解决逆运动学和正运动学问题是实现精确控制和规划的关键。本文将深入探讨两种不同的方法：用于解决四连杆机械臂逆运动学问题的深度 Q 学习算法，以及用于张拉整体结构正运动学问题的线性化算法。

深度 Q 学习算法解决四连杆机械臂逆运动学问题

动态探索系数与 Q 表优化

使用动态探索系数能够减少智能体到达目标点所需的步数，进而提高在给定时间内到达目标点的概率。在训练过程中，智能体通过人工神经网络（ANN）生成 Q 表来预测能获得最大奖励的动作。传统的 Q 表构建方法存在一些问题，例如对于四连杆机械臂，一种方法需要长度为 8 的动作向量，这无法保证机械臂连杆的平滑运动，还会增加到达目标点的步数；另一种构建长度为 34（即 81 种可能动作）的向量的方法，需要在 ANN 输出层使用 81 个神经元，这会导致网络规模增大，容易出现过拟合问题。

为了提高 Q 学习算法的效率，研究人员开发了一种在机械臂连杆之间分配奖励的方法，该方法可以将输出层减少到 12 个神经元，避免了过拟合问题。Q 表由每个连杆在所有可能动作下能获得的奖励组成，智能体可以使用相对较小的向量长度来组合动作。

Action	a1	a2	a3
Link 1	Q11	Q12	Q13