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基于DEVS机械臂抓取运动建模与强化学习

DEVS；机械臂；灵巧手；强化学习；控制策略

四、体系数字化与建模仿真 > 5.仿真系统仿真规划

本文研究基于DEVS（离散事件系统规范），进行机械臂运动建模与基于强化学习的控制策略生成。基于DEVS理论，构建了虚拟的机械臂和灵巧手运动模型。在此模型的基础上，采集数据，用于训练基于Proximal Policy Optimization（PPO）算法的深度神经网络，实现对机械臂的智能化控制。实验结果表明，DEVS模型能够有效描述机械臂的复杂运动行为，而PPO算法在仿真环境中表现出良好的学习效率和控制效果。本文的研究为实现机械臂的精确运动控制和智能化操作提供了重要参考，同时也验证了仿真环境在强化学习中的应用潜力。