[发明专利]一种基于深度强化学习的机器人自适应抓取方法在审
| 申请号： | 201610402319.6 | 申请日： | 2016-06-08 |
| 公开（公告）号： | CN106094516A | 公开（公告）日： | 2016-11-09 |
| 发明（设计）人： | 陈春林;侯跃南;刘力锋;魏青;徐旭东;朱张青;辛博;马海兰 | 申请（专利权）人： | 南京大学 |
| 主分类号： | G05B13/04 | 分类号： | G05B13/04 |
| 代理公司： | 南京天翼专利代理有限责任公司 32112 | 代理人： | 于忠洲 |
| 地址： | 210093 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于深度强化学习的机器人自适应抓取方法，步骤包括：在距离待抓取目标一定距离时，机器人通过前部的摄像头获取目标的照片，再根据照片利用双目测距方法计算出目标的位置信息，并将计算出的位置信息用于机器人导航；当目标进入机械手臂抓范围内时，再通过前部的摄像头拍摄目标的照片，并利用预先训练过的基于DDPG的深度强化学习网络对照片进行数据降维特征提取；根据特征提取结果得出机器人的控制策略，机器人利用控制策略来控制运动路径和机械手臂的位姿，从而实现目标的自适应抓取。该抓取方法能够对大小形状不同、位置不固定的物体实现自适应抓取，具有良好的市场应用前景。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 强化 学习 机器人 自适应 抓取 方法 | ||
【主权项】：
一种基于深度强化学习的机器人自适应抓取方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，在距离待抓取目标一定距离时，机器人通过前部的摄像头获取目标的照片，再根据照片利用双目测距方法计算出目标的位置信息，并将计算出的位置信息用于机器人导航；步骤2，机器人根据导航进行移动，当目标进入机械手臂抓范围内时，再通过前部的摄像头拍摄目标的照片，并利用预先训练过的基于DDPG的深度强化学习网络对照片进行数据降维特征提取；步骤3，根据特征提取结果得出机器人的控制策略，机器人利用控制策略来控制运动路径和机械手臂的位姿，从而实现目标的自适应抓取。
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