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本发明提供基于约束性模型的深度强化学习机械臂运动规划方法、系统和存储介质，该方法包括：S1、采集初始的真实环境状态信息；基于深度强化学习算法采取策略，执行动作；采集执行动作后的真实环境状态信息，获得奖励信号；S2、将初始的和执行动作后的真实...
该专利属于东莞理工学院所有，仅供学习研究参考，未经过东莞理工学院授权不得商用。

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