[发明专利]基于深度强化学习与动态运动基元的机械臂自主抓取方法有效
| 申请号： | 202010323721.1 | 申请日： | 2020-04-22 |
| 公开（公告）号： | CN111618847B | 公开（公告）日： | 2022-06-21 |
| 发明（设计）人： | 袁银龙;华亮;李俊红;徐一鸣;程赟 | 申请（专利权）人： | 南通大学 |
| 主分类号： | B25J9/16 | 分类号： | B25J9/16;B25J19/04 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 226019 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于深度强化学习与动态运动基元的机械臂自主抓取方法，包括如下步骤：步骤1：安装摄像机图组件，确保识别区域不被遮挡，并对抓取目标区域图像进行预处理，并作为状态信息发送给深度强化学习智能体；步骤2：基于所述状态和深度强化学习原理构建局部策略近端优化训练模型；步骤3：融合动态运动基元和模仿学习构建一种新的混合运动基元模型；步骤4：基于所述的模型训练机械臂自主抓取物体。本发明能够有效解决基于传统深度强化学习的机械臂关节运动不平滑问题，通过结合动态运动基元算法，把元参数的学习问题转化为强化学习问题，可以利用深度强化学习的训练方法使得机械臂完成自主抓取任务。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 强化 学习 动态 运动 机械 自主 抓取 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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