基于强化学习的机械臂末端滑模远程跟踪控制方法

由于常规的机械臂末端滑膜远程跟踪控制方法使用模糊系统调整控制跟踪控制参数,易受机械臂抖振扰动的影响,导致其轨迹跟踪响应曲线偏离控制参考曲线,故本文基于强化学习设计一种全新的机械臂末端滑膜远程跟踪控制方法。以Actor-Critic策略函数为基础,构建强化学习控制算法框架,设计有效的机械臂末端远程跟踪控制算法,结合输出的机械臂远端控制参数,设计机械臂末端滑模远程跟踪控制器。实验结果表明,本文设计方法的轨迹跟踪响应曲线与参考轨迹相拟合,具有良好的鲁棒性,说明本文设计方法能够满足机械臂末端滑膜的控制需求,可为工业机械臂的控制优化提供一定参考。