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    基于視覺信息的深度強化學習DDPG算法的機械臂抓取控制方法

    1301   編輯：管理員   來源：中冶有色網  
    2023-03-19 06:58:59
    本發明公開了一種基于視覺信息的深度強化學習DDPG算法的機器臂抓取控制方法，旨在解決現有技術中機械臂工作場景靈活性差，場景變動后，人工示教調試慢，效率低等技術問題。該方法首先采用卷積神經網絡并融合卡爾曼濾波，對待抓取的物體進行實時檢測與跟蹤，并提取待抓取物體的平面3D位姿信息。設計一種基于末端執行器速度平滑約束的示教機制，解決經典DDPG網絡在初始化訓練初由于動作隨機導致的有效數據少，算法效率低的問題；并設計基于能量約束歸一化非線性獎勵函數，把輸入到深度強化學習網絡的數據解算至相同的區間，并且對變量進行非線性的函數映射，使得網絡梯度下降的時候速率更快，提高訓練效率和機械臂在靠近目標物體附近時產生的抖動問題；基于仿真環境對強化學習網絡進行預訓練，并對待抓取物體位姿進行顯示表達，使得該算法在新對象和環境中具有更強的泛化能力，將快速遷移到真實世界的機械臂上面。
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    聲明：
    “基于視覺信息的深度強化學習DDPG算法的機械臂抓取控制方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究，如用于商業用途，請聯系該技術所有人。
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    化學分析
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