为更好的实现对工业制造领域中机械臂的控制,结合当前的深度学习算法,提出一种改进奖励函数的DDPG机械臂控制方法。在该方法中,通过引入多奖励参数等方式,增强机械臂控制的灵活性,提高目标抓取的准确率。最后通过参数设置和DDPG网络模型构建,对改进方案进行验证。结果表明,该改进方式在目标抓取方面更具有稳定性。
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