基于卷积神经网络算法的机器人系统控制

张松林

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基于卷积神经网络算法的机器人系统控制

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随着计算机技术的不断成熟和数据分析技术的不断完善,近年来突出机器深度学习功能的智能算法取得重大突破。其中以卷积神经网络为代表的技术,可根据不同的控制要求进行相应数据训练,从而提高系统的控制效果,在机器人控制、目标识别等领域得到广泛应用。随着机器人应用环境的复杂化,设计基于卷积神经网络机器人控制算法在非结构化环境中实现精准化物体抓取,建立一个完整的机器人自动抓取规划系统。

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来源
《长春大学学报》 |2019年第4期|14-17|共4页
作者
张松林;
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作者单位

安徽信息工程学院信息系;

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正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
机械臂; 深度强化学习; 策略搜索; 卷积神经网络;

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