DOI：10.3969/j.issn.1672-3872.2026.12.030
基金项目：眉山职业技术学院教学研究项目“数字化赋能背景下机电一体化专业高等数学课程改革：融合智能技术与工程实践的创新路径”（25JY80）
作 者：周子又（眉山职业技术学院，四川 眉山 620010）
摘 要：为提升机械臂的实时避障能力，文章以UR系列机械臂为研究对象，采用避障算法设计及结构优化协同的方法，通过构建动态避障的马尔可夫决策过程模型、设计融合障碍物距离和机械臂状态的多维状态空间、定义连续关节动作空间、构建多目标优化的分层奖励函数等，开展了面向避障性能的机械臂结构优化设计。结果表明，本研究提出的融合方案在障碍物移动速度为0.8 m/s时，动态避障成功率可达96.5%，关节加速度RMS值为2.85 m/s2 ，平均响应延迟为150 ms，优于传统几何规划方法和标准DRL算法。研究成果可以解决动态环境下机械臂避障的实时决策与轨迹优化难题。
关键词：机械臂机械结构；深度强化学习算法；机械臂动态避障算法；结构优化
引文信息：[1]周子又.机械臂动态避障算法设计及机械结构优化研究[J].南方农机，2026，57(12)：120-123.
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