六轴焊接机械臂强化学习控制程序

六轴焊接机械臂强化学习控制程序

1. 项目概述

本项目旨在开发一个六轴焊接机械臂的控制程序，使机械臂能够自动完成以下任务序列：

1. 从初始位置移动到目标点A，并在到达后停顿5秒；
2. 从点A移动到目标点B，并在到达后停顿5秒；
3. 从点B返回到初始位置（复位）。

为了训练机械臂自主完成这一任务，我们采用强化学习（Reinforcement Learning, RL）方法，具体使用**近端策略优化（Proximal Policy Optimization, PPO）**算法。通过构建一个逼真的仿真环境（PyBullet），定义状态空间、动作空间和奖励函数，让机械臂在与环境的交互中学会最优控制策略。

2. 技术选型与工具链

• 仿真平台：PyBullet（开源物理引擎，支持六轴机械臂动力学和碰撞检测）
• 强化学习框架：Stable-Baselines3（提供了PPO等算法的可靠实现）
• 环境接口：遵循OpenAI Gym标准，方便与Stable-Baselines3集成
• 编程语言：Python 3.8+，Anaconda管理依赖
• 主要依赖库：numpy, pybullet, gym, stable-baselines3, matplotlib, imageio等