【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及机械臂控制的，更具体地，涉及一种机械臂控制方法及系统。
技术介绍
1、随着机器人技术的快速发展，机械臂作为机器人执行操作任务的核心部件，其控制技术日益受到关注。传统的机械臂控制方法及系统主要依赖于预设程序或人工示教，存在灵活性差、适应性不足等问题，难以满足复杂多变的应用场景需求。
2、下棋机械臂作为一种特殊的机械臂，现有的下棋机械臂控制方法及系统主要依赖于预编程或简单的规则引擎，难以应对复杂的棋局变化和多样化的交互需求。在实际操作中，机械臂受限于机械精度、传感器噪声及环境扰动(如表面不平或振动)，常导致棋子放置偏离目标位置。这种误差在五子棋等对位置精度敏感的游戏中尤为显著，因为微小偏差即可改变棋盘状态，干扰后续策略执行。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于克服现有技术中机械臂放置位置不准确，降低下棋胜率的不足，提供一种机械臂控制方法及系统，提高机械臂放置位置的准确度，提高下棋胜率。
2、为解决上述技术问题，本专利技术采用的技术方案是：
...
【技术保护点】
1.一种机械臂控制方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的机械臂控制方法，其特征在于，步骤S1具体按以下步骤进行：
3.根据权利要求2所述的机械臂控制方法，其特征在于，S13中还通过监控对手的历史下棋位置和模式，提取对手特征，构建对手策略模型，在所述策略的基础上使用对手策略模型对所述策略进行优化。
4.根据权利要求2所述的机械臂控制方法，其特征在于，所述估计优势函数具体为：选择所述目标下棋位置产生的实际累积回报的估计相对于选择所述目标下棋位置产生的估计累积回报的优劣，具体采用以下公式计算：
5.根据权利要求4所...
【技术特征摘要】
1.一种机械臂控制方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的机械臂控制方法，其特征在于，步骤s1具体按以下步骤进行：
3.根据权利要求2所述的机械臂控制方法，其特征在于，s13中还通过监控对手的历史下棋位置和模式，提取对手特征，构建对手策略模型，在所述策略的基础上使用对手策略模型对所述策略进行优化。
4.根据权利要求2所述的机械臂控制方法，其特征在于，所述估计优势函数具体为：选择所述目标下棋位置产生的实际累积回报的估计相对于选择所述目标下棋位置产生的估计累积回报的优劣，具体采用以下公式计算：
5.根据权利要求4所述的机械臂控制方法，其特征在于，所述误差补偿模型使用神经网络模型；在s5中，将所述目标下棋位置输入神经网络模型中，神经网络模型输出预测偏差，基于预测偏差调整所述目标下棋位置得到经验下棋位置；在s7中，根据实际位置和所述目标下棋位置得到实际偏差...
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