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摘要
为了减少制造成本、提高焊接效率，让机器人能适应不同形状的焊缝，具备类似人一样的自主学习和决策能力，提出将基于强化学习的路径规划智能算法运用在焊接机器人上。在采用马尔可夫决策过程构建焊接机器人的路径规划模型的基础上，运用激光雷达让机器人拥有感知焊缝的能力；接着基于改进的深度Q网络算法，利用神经网络拟合机器人的自主决策函数，让机器人能自主选择合适的动作；最后结合机器人操作系统(ROS)和Gazebo仿真软件，根据焊缝的简化模型对提出的算法进行仿真实验。仿真结果表明，机器人能成功地对训练模型完成路径规划，并能将学习到的知识进行迁移，顺利完成在未知测试模型上的路径规划任务，证实了算法的可行性。
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