基于强化学习抑振协同算法的机器人超长柔性件搬运方法

本发明公开了一种基于强化学习抑振协同算法的机器人超长柔性件搬运方法，为解决多抓取点与多机器人协同搬运过程中的耦合动力学与同步问题，本发明通过深度库普曼在线嵌入、潜空间相位锁定环、预测一致性约束与可微预测控制前馈相结合，并辅以多智能体残差强化学习闭环和屏障函数投影以保证安全约束，实现了在存在通信时延、丢包与不确定性条件下的相位同步与抑振控制，降低应力与摆幅，提升搬运稳定性、精度与效率的技术效果。