朱引行

（江苏省涟水中等专业学校,江苏 涟水223400）

引言

近年来，随着机器视觉技术的不断创新与发展，相关领域的研究也得到了进一步深入，最具代表性的便是移动机械臂的控制与应用。在智能化与伺服控制技术的辅助下，移动机械臂的应用范围逐渐扩大，应用效果明显提高。但是，由于人们对于自动化标准的提升，传统的控制技术已经无法满足需求和标准，部分移动机械臂在高强度的工作环境下，末端的滑模逐渐显现出一定的问题与缺陷，对于日常的工作会形成不定性的消极影响。移动机械臂的末端滑模是一项十分关键且重要的控制元件[1]，应用中起到“承上启下”的作用，不仅能够加强机械臂对于指令的接收速度，同时，进一步拓展了机械臂的移动空间，逐步营造稳定的工作环境[2]。但是过度移动导致滑模出现裂缝、破损等问题，对于日常的移动、振动控制会形成一定的阻碍[3]。因此，本次结合深度强化学习原理，设计优化移动机械臂末端滑模控制技术，以此为进一步完善整体的应用效果。考虑到最终测试结果的可靠性，选择较为真实的目标作为测试的对象，根据移动机械臂的应用需求、标准，对滑模的控制形式以及范围作出对应的调整。当处于复杂环境下时，滑模的控制压力也会得到缓解，从整体上降低对机械臂的阻碍，更加快速、稳定地完成伺服任务，同时也具有自主定位和跟踪的能力，具有关键的现实应用意义。……