基于深度强化学习算法的机器人浮动打磨执行装置研究

为实现机器人恒力打磨的需求,文章设计了浮动打磨执行器,进行了打磨控制算法研究和浮动打磨执行器的结构设计,并对浮动打磨执行器系统进行受力分析和动力学建模。在传统PID控制算法的基础上,采用DDPG深度强化学习算法进行PID控制参数的整定,并开展浮动打磨执行器恒力性能实验验证。
实验结果表明,文章设计的浮动打磨执行器能够满足恒力控制的要求。通过DDPG深度强化学习算法对PID控制参数整定,减少了繁琐的调参步骤,且具有更好的恒力控制性能。