基于DDPG的机械臂避障轨迹序列模式挖掘仿真

简介

提出一种基于深度确定性策略梯度(DDPG)算法与人工势场法相融合的机械臂避障轨迹序列模式挖掘方法。首先,对基于DDPG算法的机械臂避障轨迹规划模型进行创建与训练;其次,在人工势场法的应用下执行对DDPG算法下动作选择策略的干预任务;最后,基于仿真环境对算法性能进行相应的验证。仿真结果表明机械臂能够按照算法规划的避障轨迹进行运动,在整个运动过程中,可以较好地保证运动平稳性,并且不会和障碍物发生碰撞,意味着提出的机械臂避障轨迹序列模式挖掘方法能够在一个较短的时间内确定一条与机械臂运动要求相符合的、能够避开障碍物的路径,不仅如此,路径的挖掘精度也较高。