4. 遗传算法与粒子群算法 通过上一篇和本篇的介绍,可以发现,遗传算法与粒子群算法这两种算法在某些方面是相通的,这里对他们做一个比较: 可以看出,两者的不同主要体现在个体的迭代方式上,粒子群算法相对遗传算法,迭代方式更简单,因此实现起来更方便。 5. 总结 本篇主要介绍了应用于路径规划中的另外一种算法——粒...
针对上述问题,提出一种基于SAC(Soft Actor-Critic)强化学习的机械臂路径规划算法。通过将示教路径融入奖励函数使机械臂在强化学习过程中对示教路径进行模仿以提高学习效率,并采用SAC算法使机械臂路径规划算法的训练更快、稳定性更好。基于所提算法和深度确定性策略梯度(DDPG)算法分别规划10条路径,所提算法和DDPG算法规划...
其使用方便,计算效率高,保证了冗余驱动机械臂路径最优求解的关节移动角度。 专利权项:1.一种基于DSAW离线强化学习算法的冗余驱动机械臂路径规划方法,其特征在于,包括如下步骤:步骤1:进行冗余驱动机械臂的强化学习路径规划的前期准备,全局地图初始化:在计算机中对冗余驱动机械臂移动场景进行环境建模并建立三维坐标系,采用...
专利摘要显示,本发明公开了一种基于DSAW离线强化学习算法的冗余驱动机械臂路径规划方法,属于机械臂三维空间路径规划领域。针对三维空间内碰撞检测问题,通过包围法将路径节点与障碍物之间的碰撞关系简化为球体与长方体之间的碰撞关系,避免碰撞问题;针对强化学习路径规划环境的设计问题,从位置、碰撞约束、步长限制等多个方面设...
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