[发明专利]一种基于深度强化学习的机器人抓取方法在审
| 申请号： | 201811644503.7 | 申请日： | 2018-12-29 |
| 公开（公告）号： | CN109693239A | 公开（公告）日： | 2019-04-30 |
| 发明（设计）人： | 黄睿;郎需林;刘培超;林俊凯;林炯辉 | 申请（专利权）人： | 深圳市越疆科技有限公司 |
| 主分类号： | B25J9/16 | 分类号： | B25J9/16 |
| 代理公司： | 深圳市六加知识产权代理有限公司 44372 | 代理人： | 曲卫涛 |
| 地址： | 518000 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及机器人技术领域，特别是涉及一种基于深度强化学习的机器人抓取方法。其中，基于深度强化学习的机器人抓取方法包括：获取环境状态参数与预设抓取模型；根据环境状态参数，从预设抓取模型中遍历出最优抓取策略；根据最优抓取策略，控制机器人抓取物料。一方面，其无需视觉标定，便可以控制机器人抓取物料，因此，其能够降低设计难度。另一方面，其能够选择最优抓取策略控制机器人抓取物料，从而提高抓取精度。 | ||
| 搜索关键词： | 抓取 强化学习 机器人 控制机器人 环境状态 预设 机器人技术领域 策略控制 视觉标定 遍历 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度强化学习的机器人抓取方法，其特征在于，所述方法包括：获取环境状态参数与预设抓取模型；根据所述环境状态参数，从所述预设抓取模型中遍历出最优抓取策略；根据所述最优抓取策略，控制所述机器人抓取物料。
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