人工智能作为一项计算机信息技术的前沿领域,凭借着强大的数据处理能力,在工业生产和生活的方方面面发挥着至关重要的作用,尤其是在无人驾驶方面,利用现今流行的深度强化学习算法,解决了一个又一个技术难题,成为当今世界最具竞争力的技术手段之一。拖挂式移动机器人（Tractor-trailer Mobile Robot,TTMR）在进行反向运动时,由于车体之间存在多方面的非线性关系,传统的控制方法无法满足系统的复杂要求。深度强化学习利用奖惩机制和神经网络的强大计算能力,通过数据和经验训练学习,经过不断地优化模型参数后,从而得到反向运动控制策略。因此,利用深度强化学习算法来实现拖挂式机器人的反向运动,不仅可以实现从端到端的直接运动控制,还可以增强移动机器人的智能化自主学习能力。本文的研究对象为“牵引车-拖车”式的移动机器人,首先分析牵引车和拖车之间角度和位形的约束关系,推导出TTMR动态约束方程,并建立相应的运动学模型。其次利用Webots软件设计拖挂式机器人的3D模型,通过圆周仿真运动验证模型的有效性。然后建立基于深度强化学习算法的反向运动训练模型,并设计奖励机制使得拖挂式机器人学习反向运动行为,最后通过构建拖挂式机器人的Gym仿真环境,利用环境接口实现可视化的实验仿真效果。针对拖挂式机器人的反向运动,采用策略梯度（Policy Gradient,PG）的算法,根据系统运动学方程定义神经网络的输入特征,并设计奖惩机制,通过训练模型拖挂式机器人可以学习到更优的反向运动行为。由于仿真结果存在奖励变化振荡的现象,所以采用小批量迭代的梯度下降方法解决系统不稳定导致的局部最优问题,通过实验表明了采用小批量梯度下降法可以更稳定地进行反向运动,解决了奖励变化振荡的问题。针对拖挂式机器人的反向泊车运动,采用深度确定性策略梯度（Deep Deterministic Policy Gradient,DDPG）的算法,并引入更复杂的深度神经网络结构提高系统的计算能力与训练速度,同时增加了系统的信息反馈能力。通过演员批评者框架来判断动作的优劣,使得算法不再输出动作的概率,而是输出为动作的确定值。设计拖挂式机器人反向泊车的奖励机制,包括角度奖励机制和位置约束等,然后训练模型使拖挂式机器人可以学习到更优的反向泊车运动策略,最后通过实验实现了拖挂式机器人的反向泊车运动,证明了控制算法和奖励机制的有效性。通过对上述深度强化学习算法的设计和优化,解决了非线性系统的振荡问题,并且训练过程中存在的局部最优问题也得到了改善,提高了控制算法对于动作选择策略的能力,实现了拖挂式机器人的反向运动和反向泊车运动。