[发明专利]一种基于层级强化学习的机器人双轴孔装配方法有效
| 申请号： | 202011107036.1 | 申请日： | 2020-10-16 |
| 公开（公告）号： | CN112264995B | 公开（公告）日： | 2021-11-16 |
| 发明（设计）人： | 徐静;杨文昊;侯志民 | 申请（专利权）人： | 清华大学 |
| 主分类号： | B25J9/16 | 分类号： | B25J9/16;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 | 代理人： | 廖元秋 |
| 地址： | 100084*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提出一种基于层级强化学习的机器人双轴孔装配方法，属于人工智能技术应用领域。该方法将待学习的装配技术进行分解，通过将待学习的技术进行分解成多个选项，通过不断训练每个选项内部的行为策略最终学习出解决双轴孔的装配策略。本发明利用层级强化学习算法用于解决工业中的双轴孔装配问题，更好的利用人工智能的技术有效提高工业生产的效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 层级 强化 学习 机器人 双轴孔 装配 方法 | ||
【主权项】：
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