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医疗机器人运动控制：强化学习算法与实时ROS系统集成
随着医疗机器人技术的飞速发展，手术机器人、康复机器人等设备在临床应用中展现出巨大潜力。然而，传统运动控制方法在复杂环境中的适应性不足，尤其在动态手术场景中，难以应对组织变形、工具碰撞等不确定性因素。强化学习（RL）通过与环境交互自主学习最优策略，为医疗机器人提供了突破传统控制范式的可能。结合实时机器人操作系统（ROS），可实现感知-决策-执行的高效闭环。本文将探讨RL算法与ROS系统的集成方案，并通过代码示例展示具体实现。
随着医疗机器人技术的飞速发展，手术机器人、康复机器人等设备在临床应用中展现出巨大潜力。然而，传统运动控制方法在复杂环境中的适应性不足，尤其在动态手术场景中，难以应对组织变形、工具碰撞等不确定性因素。强化学习（RL）通过与环境交互自主学习最优策略，为医疗机器人提供了突破传统控制范式的可能。结合实时机器人操作系统（ROS），可实现感知-决策-执行的高效闭环。本文将探讨RL算法与ROS系统的集成方案，并通过代码示例展示具体实现。
