[发明专利]一种基于深度强化学习的机械臂密集物体温度优先抓取方法有效
| 申请号： | 202011316646.2 | 申请日： | 2020-11-23 |
| 公开（公告）号： | CN112405543B | 公开（公告）日： | 2022-05-06 |
| 发明（设计）人： | 陈满;李茂军;李宜伟;赖志强;李俊日;熊凯飞 | 申请（专利权）人： | 长沙理工大学 |
| 主分类号： | B25J9/16 | 分类号： | B25J9/16 |
| 代理公司： | 安徽申策知识产权代理事务所(普通合伙) 34178 | 代理人： | 梁维尼 |
| 地址： | 410004 湖南省长沙市天心区万家*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于深度强化学习的机械臂密集物体温度优先抓取方法，包括以下步骤：步骤S1、构建机械臂工作空间，并构建实时状态；步骤S2、对状态信息进行预处理；步骤S3、将预处理后的信息经过Q网络进行前向传递，得到对应Q值；步骤S4、依据Q值和ε‑贪婪策略指导机械臂动作，并通过奖励函数获得奖励；步骤S5、不断通过目标Q网络更新权重，实现Q网络的训练；步骤S6、记录训练过程中相关数据和最后训练完成的模型，得到机械臂最优的抓取策略。本发明具有针对形状不规则、密集堆叠、需要优先考虑温度因素的抓取场景；依据深度强化学习算法设计机械臂动作，提高机械臂的抓取性能，并引入红外图像，使机械臂具有优先抓取温度较高物体的能力的特点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 强化 学习 机械 密集 物体 温度 优先 抓取 方法 | ||
【主权项】：
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