[发明专利]基于深度强化学习的机器人环境识别方法及系统在审
| 申请号： | 202010781668.X | 申请日： | 2020-08-06 |
| 公开（公告）号： | CN112115286A | 公开（公告）日： | 2020-12-22 |
| 发明（设计）人： | 朱太云;陈忠;杨为;柯艳国;胡迪;赵恒阳;蔡梦怡;张国宝;赵常威 | 申请（专利权）人： | 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院;国网安徽省电力有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/51 | 分类号： | G06F16/51;G06F16/583;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京润平知识产权代理有限公司 11283 | 代理人： | 肖冰滨;刘兵 |
| 地址： | 230601 安徽省*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明实施方式提供一种基于深度强化学习的机器人环境识别方法及系统，属于机器人的控制技术领域。所述方法包括：基于全局特征对所述机器人即时拍摄的视觉图像进行描述；基于深度强化学习算法在预设的数据库图像集中对所述视觉图像进行匹配以得到当前的环境识别结果。本发明提供的基于深度强化学习的机器人环境识别方法及系统通过采用全局特征对视觉图像进行描述，并基于深度强化学习算法在预设的数据库图像集中对视觉图像进行匹配，解决了现有技术中视觉描述子依赖设计者的先验概率的技术问题，提高了视觉环境识别的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 强化 学习 机器人 环境 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
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