DDPGforRoboticsControl
这是名为深度确定性策略梯度（DDPG）的深度强化学习算法的实现，用于训练4自由度机械臂以达到移动目标。 动作空间是连续的，学习的代理会输出扭矩以使机器人移动到特定的目标位置。
环境
一个包含20个相同代理的，每个代理都有其自己的环境副本。 在这种环境下，双臂可以移动到目标位置。 对于代理人的手在目标位置中的每一步，将提供+0.1的奖励。 因此，座席的目标是在尽可能多的时间步中保持其在目标位置的位置。
观察空间由33个变量组成，分别对应于手臂的位置，旋转，速度和角速度。 每个动作是一个带有四个数字的向量，对应于适用于两个关节的扭矩。 动作向量中的每个条目都应为-1和1之间的数字。
解决环境
您的特工平均得分必须为+30（超过100个连续剧集，并且超过所有特工）。 具体来说，在每个情节之后，我们将每个代理商获得的奖励加起来（不打折），以获得每个
2021-04-29 11:38:55
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以六自由度机器人为例，系统描述动力学辨识参数的通用过程，条理清晰，结构完整，容易上手，适合想要入门机器人动力学的同学，走过路过，不要错过
2021-04-16 09:33:37
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基于V-REP和MATLAB的七自由度机械臂跟踪控制,详细效果可以见我的博客https://blog.csdn.net/qq_33243369/article/details/92422980,资源有问题可以在博客评论区反馈.
为方便大家,压缩包里附带一个机器人工具箱
2021-04-15 15:54:19
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基于LabVIEW的四自由度机械臂运动控制系统设计pdf,基于LabVIEW的四自由度机械臂运动控制系统设计：方案采用NI 公司的 LabVIEW8.2作为开发平台，通过 NI PCI-7344 四轴运动控制卡和多功能数据采集卡来实现对于机械臂四个自由度的驱动控制，同时利用 LabVIEW8.2中新增 Project 文件管理功能和控制设计工具包实现控制软件的快速开发与发布。
2021-03-21 09:42:37
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建立了二自由度机械臂的运动学模型，并在不调用任何库的情况下手写实现模糊PID控制，仿真中通过控制角速度实现机械臂末端位置的跟踪。
2021-03-10 20:52:44
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