[发明专利]一种基于虚拟训练的机器人智能抓取方法有效
| 申请号： | 201911177239.5 | 申请日： | 2019-11-26 |
| 公开（公告）号： | CN111079561B | 公开（公告）日： | 2023-05-26 |
| 发明（设计）人： | 杜广龙;陈泽彬;梁殷浩 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学 |
| 主分类号： | G06V20/20 | 分类号： | G06V20/20;G06V10/25;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/0464;B25J15/00;B25J19/02 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 何淑珍;江裕强 |
| 地址： | 510640 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于虚拟训练的机器人智能抓取方法。所述方法包括：搭建机器人虚拟操作平台并对其采用域随机化算法进行随机化，获取机器人的状态与所处的环境信息并经过预处理作为机器人操作的输入；搭建深度特征提取网络；基于搭建的深度特征提取网络，构建深度强化学习模型；对构建的深度强化学习模型进行训练，得到训练好的深度强化学习模型；将现实世界中的机器人关节角状态与环境信息输入训练好的深度强化学习模型，生成抓取控制的输出，统计并返回成功抓取次数与总次数的比值作为结果指标。本发明克服了传统方法手工制作与数据清洗的繁重问题，避免了特征提取和轨迹规划的人为处理，提高了机器人抓取的可伸缩性与泛化性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 虚拟 训练 机器人 智能 抓取 方法 | ||
【主权项】：
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