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醫(yī)療機器人運動控制：強化學習算法與實時ROS系統集成
隨著醫(yī)療機器人技術的飛速發(fā)展，手術機器人、康復機器人等設備在臨床應用中展現出巨大潛力。然而，傳統運動控制方法在復雜環(huán)境中的適應性不足，尤其在動態(tài)手術場景中，難以應對組織變形、工具碰撞等不確定性因素。強化學習（RL）通過與環(huán)境交互自主學習最優(yōu)策略，為醫(yī)療機器人提供了突破傳統控制范式的可能。結合實時機器人操作系統（ROS），可實現感知-決策-執(zhí)行的高效閉環(huán)。本文將探討RL算法與ROS系統的集成方案，并通過代碼示例展示具體實現。
