摘要： 针对现有 ３Ｃ装配方法存在装配复杂性高、柔性要求高和零部件多样性等问题，使用深度强化学习方法，利用 ＭｕＪｏＣｏ物理引擎，对机械臂装配任务建模，搭建了机械臂 ３Ｃ装配系统，设计了该系统的状态空间和动作空间，通过奖励函数设计缓解了奖励稀疏的问题。仿真结果表明，所提出的装配系统高效和准确地完成了 ３Ｃ装配任务，使用的 ＳＡＣ算法装配成功率达到 ９３％，高于其他算法。同时，经过强化学习策略训练过后，装配接触力达到设定范围，实现柔顺装配，研究结果对提高生产效率和产品质量有着重要意义。

关键词: 深度强化学习；３Ｃ装配；机械臂控制

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