机械手多任务均衡策略

朱科; 邢志明; 康翔宇

doi:10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20231309

吉林大学学报(工学版) ›› 2025, Vol. 55 ›› Issue (08) : 2782 -2790. DOI: 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20231309

机械手多任务均衡策略

朱科, 邢志明, 康翔宇

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摘要

并联机械手可实现高精度抓取和搬运动态物体，目前在智能工厂广泛应用。在物料输送过程中，单一机械手很难保证物料的无漏性，因此如何实现多机械手协同作业是一个亟待解决的问题。本文基于深度强化学习（DQN）算法提出最小化成本目标函数，并结合行动者-批评者算法对本研究算法进行改进，同时提出均衡优势函数以最大化优化均衡执行策略。实验显示，本研究算法的收敛性能提高17.1%。在既定实验条件下，与基线算法相比，本算法总成本降低约31.6%，显著提高了机械手在多任务场景下的整体执行效率。