[发明专利]一种基于任务嵌入网络的机械臂模仿学习的方法有效
| 申请号： | 202010829750.5 | 申请日： | 2020-08-18 |
| 公开（公告）号： | CN112183188B | 公开（公告）日： | 2022-10-04 |
| 发明（设计）人： | 雷小永;周继祥;赵永嘉;谢建峰;戴树岭 | 申请（专利权）人： | 北京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06V20/40 | 分类号： | G06V20/40;G06V10/774;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;B25J9/16 |
| 代理公司： | 北京航智知识产权代理事务所(普通合伙) 11668 | 代理人： | 黄川;史继颖 |
| 地址： | 100191*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明属于人工智能和机器人控制领域，特别涉及一种基于任务嵌入网络的机械臂模仿学习的方法，包括：创建示教任务数据集；构建任务嵌入网络，学习示教任务的任务原型；构建深度神经网络，以拼接后的机械臂示教任务演示视频为输入，输出机械臂的动作值；对所构建的任务嵌入网络和深度神经网络进行联合训练，训练得到示教任务模型；结合所搭建的机械臂虚拟仿真环境，将示教任务模型作为机械臂的控制策略指导机械臂完成对于示教任务的模仿。本发明可以解决目前模仿学习方法需要巨量的训练集和试错、正确率较低、缺乏足够的泛化能力、容易遗忘先前学会的示教任务的缺陷。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 任务 嵌入 网络 机械 模仿 学习 方法 | ||
【主权项】：
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