一种基于深度强化学习的接便护罩控制方法技术

本申请提供的包括一种基于深度强化学习的接便护罩控制方法，包括以下步骤：S1针对非穿戴式接便护罩自动贴合人体的工作过程在深度强化学习中的建模；S2通过S1中深度强化学习框架元素的定义，并得出深度强化学习的训练目标；S3基于压力组合状态的奖励函数，引导非穿戴式接便护罩达到目标状态；S4通过使用梯度更新来优化网络参数，达到非穿戴式接便护罩自动贴合人体的目的。针对连续体护罩使用传统控制方法存在建模不精准、护罩的自适应能力差等问题，将深度强化学习算法应用于连续体护罩的控制过程，省去复杂的建模与控制算法的推导过程，搭建强化学习控制框架，建立黑箱模型，训练智能体的策略网络，逐步优化智能体的输出策略，达到提高护罩的自适应能力的目的。

【技术实现步骤摘要】

本申请属于新一代信息，涉及护理床自动冲洗控制方法，具体是一种基于深度强化学习的接便护罩控制方法。

技术介绍

1、随着我国老龄化进程的加快，卧床失能老人人数快速增长。卧床失能老人大多伴有二便功能障碍，这对家庭其他成员及社会养老服务机构提出了更高的要求。二便护理机器人是针对行动不便、失能半失能老年人所研发的一种护理机器人，其能够自动检测患者的大小便，并进行冲洗、清洗、烘干等操作，帮助老年人实现大小便自理，缓解护理人员在处理老年人大小便过程中出现的尴尬和护理工作环境脏、累、差的情况，同时解决患者在护理过程中易感染、难清洗等问题，有效的替代护理人员的二便护理工作。

2、现有的二便清洁护理机器人主要集中为穿戴式，由于现有技术使用时必须与身体紧密接触，束缚感太强，制约了其应用推广，远未达到减轻人工护理负担的目的。

3、通过现有技术可知，非穿戴式二便清洁护理机器人具有舒适无束缚的特点，但在冲洗时护罩防护不严，污水容易飞溅污染床垫。因此非穿戴式护罩在使用时需要自动适应人体排便姿势，与人体密切贴合进而形成密闭空腔，便于后续的清洁处理流程。护罩在与人体本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于深度强化学习的接便护罩控制方法，其特征在于：包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于深度强化学习的接便护罩控制方法，其特征在于：所述S1中，将当前时刻下的压力组合状态作为状态空间，压力组合为护罩边缘与人体接触的压力信息，其表达式如下：

3.根据权利要求1所述的基于深度强化学习的接便护罩控制方法，其特征在于：所述S1中，将连续过程下的驱动输入离散为序列空间下的驱动输入作为工作空间，驱动输入为连续体护罩的各个关节驱动力矩，动作空间公式为：

4.根据权利要求1所述的基于深度强化学习的接便护罩控制方法，其特征在于：所述S1中，奖励的表达式如下：...

【技术特征摘要】

1.一种基于深度强化学习的接便护罩控制方法，其特征在于：包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于深度强化学习的接便护罩控制方法，其特征在于：所述s1中，将当前时刻下的压力组合状态作为状态空间，压力组合为护罩边缘与人体接触的压力信息，其表达式如下：

3.根据权利要求1所述的基于深度强化学习的接便护罩控制方法，其特征在于：所述s1中，将连续过程下的驱动输入离散为序列空间下的驱动输入作为工作空间，驱动输入为连续体护罩的各个关节驱动力矩，动作空间公式为：

4.根据权利要求1所述的基于深度强化学习的接便护罩控制方法，其特征在于：所述s1中，奖励的表达式如下：

5.根据权利要求1所述的基于深度强化学习的接便护罩控制方法，其特征在于：所述s2中，将时序任务中的连续决策空间组合优化问题建模为马尔可夫决策过程，并得出深度强化学习的训练目标；

6.根据权利要求1所述的基于深度强化...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈玲玲，赖鹏月，王杨龙，郭欣，
申请(专利权)人：河北工业大学，
类型：发明
国别省市：