CN119458357A 基于数字孪生技术的机械臂逆运动学求解及轨迹规划方法 （中国矿业大学）_第1页
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号基于数字孪生技术的机械臂逆运动学求解本发明公开了基于数字孪生技术的机械臂和构建虚实交互通信；基于SAC算法进行强化学逆运动学求解方法能够快速适应不同的目标任够解决传统方法求解耗时长以及适应性差的问2之后在数字机械臂模型中添加其物理参数，包括关节的运动范围、惯量特构建虚实交互通信具体为：通过ROS_Connector与ROS_EndPoint建立Unity与ROS的实最后确保机械臂的运行状态能够实时传递至虚拟环境，同时3t为第t步的奖励值，T为周期执行轮数，0<d1初始阶段设置较大的目标误差范围，以降低任务复杂S31、在工作空间内随机生成目标点(xtarget,ytarget,ztarget)获取当前的各关节角度(θ1n)和末端姿态(x,y,z,roll,pitch,yaw)传入步骤2获得的ONNX模型，得到各关节逆4[0002]随着智能制造和工业4.0的深入发展[0013]构建虚实交互通信具体为：通过ROS_Connector与ROS_EndPoint建立Unity与ROS516(θ1θn[0040](1)基于强化学习的逆运动学求解方法能够快速适应不同的目标任务，并通过高[0042](3)通过在虚拟环境中进行训练和验证，大幅降低实际部署前的开发成本和调试7[0051]如图1至图3所示，一种基于数字孪生技术的机械臂逆运动学求解及轨迹规划方[0054]使用URDFImporter将物理机械臂的URDF文件导入Unity，确保数字机械臂的结[0056]通过ROS_Connector与ROS_EndPoint建立Unity与ROS的实时通信接口，实现虚拟端位姿及传感器数据，并定义自定义的话题消息格式以满足实时通信的高效性和准确性。8[0081]利用ML_Agents的模型保存与导出功能，将训练完成的强化学习模型导出为ONNX)9

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