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基于任务分解的机械臂操作技能学习方法

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本发明公开一种基于任务分解的机械臂操作技能学习方法，通过分解不同复杂操作任务，定义子任务的技能表示，将其视为操作技能基元。随后利用强化学习和模仿学习的方式，获得基于视觉信息的操作技能基元和任务相关型策略网络，分别以参数的形式将其封装成任务相关型策略库。通过文本信息加载任务相关型决策网络以及完成任务所需要的操作技能基元，根据场景信息实时的完成复杂操作任务。本发明结合RGB‑D视觉感知和文本信息进行机械臂复杂操作技能学习的方法，可有效解决完成特定复杂任务的整体技能学习难度大和复用性不高的问题。

著录项

公开/公告号CN113927593A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-01-14

原文格式PDF
申请/专利权人北京航空航天大学;
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申请/专利号CN202111108859.0
发明设计人赵永嘉;刘刊;张宁;雷小永;戴树岭;
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申请日2021-09-22
分类号B25J9/16(20060101);
代理机构11121 北京永创新实专利事务所;
代理人周长琪
地址 100191 北京市海淀区学院路37号
入库时间 2023-06-19 13:55:46

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2023-06-13

授权

发明专利权授予

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