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B-Spline-Based Curve Fitting to Cam Pitch Curve Using Reinforcement Learning

Intelligent Automation & Soft Computing 2023年第5期36卷 2145-2164页

作者： Zhiwei Lin Tianding Chen Yingtao Jiang Hui Wang Shuqin Lin Ming Zhu School of Physics and Information Engineering Minnan Normal UniversityZhang ZhouFujian363000China Department of Electrical and Computer Engineering University of NevadaLas VegasNV89154USA

Directly applying the B-spline interpolation function to process plate cams in a computer numerical control(CNC)system may produce verbose tool-path codes and unsmooth *** paper is devoted to addressing the problem of B-splineﬁtting for cam pitch *** that the B-spline curve needs to meet the motion law of the follower to approximate the pitch curve,we use the radial error to quantify the effects of theﬁtting B-spline curve and the pitch *** problem thus boils down to solving a difﬁcult global optimization problem toﬁnd the numbers and positions of the control points or data points of the B-spline curve such that the cumulative radial error between theﬁtting curve and the original curve is minimized,and this problem is attempted in this paper with a double deep Q-network(DDQN)reinforcement learning(RL)algorithm with data points ***ﬁcally,the RL envir-onment,actions set and current states set are designed to facilitate the search of the data points,along with the design of the reward function and the initialization of the neural *** experimental results show that when the angle division value of the actions set isﬁxed,the proposed algorithm can maximize the number of data points of the B-spline curve,and accurately place these data points to the right positions,with the minimum average of radial *** work establishes the theoretical foundation for studying splineﬁtting using the RL method.

关键词： B-splineﬁtting radial error DDQN RL algorithm global optimal policy

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