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申请/专利权人:西安理工大学
摘要:本发明的基于SoftActor‑Critic算法结合多目标零件约束的装配路径规划方法,使用3DSMax建立装配零件和待装配零件的3D模型,将模型转成FBX文件,导入到Unity3D项目中;在Unity3D中使用ML‑Agents模块完成深度强化学习训练场景的搭建;为装配零件添加预定义区域的装配约束和几何定位约束;建立零件智能体多目标决策模型并优化;利用优化后的零件智能体多目标决策模型进行装配零件的路径规划。本发明的基于SAC算法结合多目标零件约束的装配路径规划方法,将SAC算法结合多目标零件定位约束应用于虚拟装配路径规划过程,提高了装配过程中的认知效率、真实感和装配质量,为实际装配过程提供有力的支持和优化。
主权项:1.基于SoftActor-Critic算法结合多目标零件约束的装配路径规划方法,其特征在于,具体按照以下步骤实施:步骤1、使用3DSMax建立装配零件和待装配零件的3D模型,将模型转成FBX文件,导入到Unity3D项目中;步骤2、在Unity3D中使用ML-Agents模块完成深度强化学习训练场景的搭建;步骤3、为装配零件添加预定义区域的装配约束和几何定位约束;步骤4、建立零件智能体多目标决策模型并优化;步骤5、利用优化后的零件智能体多目标决策模型进行装配零件的路径规划。
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百度查询: 西安理工大学 基于Soft Actor-Critic算法结合多目标零件约束的装配路径规划方法
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