本发明公开了一种动态环境下机械手自主避障规划方法和系统,包括对机械手和障碍物进行简化建模,并建立机械手和障碍物的碰撞检测模型;建立无模型深度学习算法模型并进行碰撞训练;根据无模型深度学习算法模型得到机械手自主避障路径,通过设置碰撞负奖励,将避障对象描述为强化学习的对象,即将动态环境下机械手的避障抓取问题描述为寻找使总奖励最大化策略的问题。另外,针对机械手和复杂障碍物两种不规则实体设计了碰撞检测算法,解决了两个不规则实体间的碰撞检测问题。
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