智能搬运系统中机器人的自适应学习与优化控制 

付国栋 

国网河南省电力公司营销服务中心,河南郑州，450000； 

摘要：随着智能制造技术的不断发展，智能搬运系统已成为现代物流体系中不可或缺的一环。本文旨在探讨智能 搬运系统中机器人的自适应学习与优化控制方法，以提高机器人在复杂环境下的自主导航、物体识别与搬运效率。 通过深入分析自适应学习算法与优化控制策略，本文提出了一种基于深度学习与强化学习的机器人智能搬运系统 框架，并通过实验验证了该框架的有效性。 

关键词：智能搬运系统；机器人；自适应学习；优化控制；深度学习；强化学习 

参考文献

[1]徐东峰.基于电气自动化的智能搬运机器人控制系统设计与实现[J].电气技术与经济,2024,(08):91-93+99.

[2]卢维,恶劣场景下的自适应智能机器人搬运系统.浙江省,浙江华睿科技股份有限公司,2023-08-21.

[3]武增礼,殷诚.基于AGV搬运机器人的闭环智能煤样收集系统研制[J].煤矿机电,2023,44(01):24-27.

[4]李静如.基于PLC的智能搬运机器人控制系统设计[J].南方农机,2022,53(23):144-146+158.

[5]毛福新,闫光辉,陈俏锐,等.智能物流场景搬运机器人系统优化[J].天津职业技术师范大学学报,2022,32(03):40-46.

[6]赵炳生.基于Arduino智能搬运机器人控制系统设计[J].南方农机,2019,50(19):59+96.

作者简介：付国栋，男， 1998-10，汉，河南省濮阳市，华中科技大学，硕士研究生，助理工程师，电测计量，智慧计量。