一种基于动作基元和双DQN的人-机协作仿人运动自主规划方法及系统

本发明涉及一种基于动作基元和双DQN的人‑机协作仿人运动自主规划方法及系统，属于机器人技术领域。该方法通过人‑人协作运动实验，提取人臂动作基元类型并分析其选择因素；采用基于长短期记忆网络的双DQN基元决策方法，依据动作基元频率设计奖励函数，构建与奖励函数相关的损失函数，实现基元类型的选择；建立自主规划方法；通过人‑机协作实验，获取协作者反馈数据，优化双DQN模型参数，最后验证机器人仿人运动自主规划能力及协作者对机器人运动的接受度。本发明解决了接触式人‑机协作中机器人仿人运动自主规划问题，显著提升机器人运动仿人程度和协作者对机器人运动的接受度。