[发明专利]基于深度强化学习的小型足球机器人主动控制吸球方法有效
| 申请号： | 201910589424.9 | 申请日： | 2019-07-02 |
| 公开（公告）号： | CN110370295B | 公开（公告）日： | 2020-12-18 |
| 发明（设计）人： | 王云凯;陈泽希;黄哲远;李佳诚;熊蓉 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | B25J11/00 | 分类号： | B25J11/00;B25J9/16;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 傅朝栋;张法高 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度强化学习的小型足球机器人主动控制吸球方法，包括步骤：S1：为小型足球机器人主动控制吸球任务定义深度强化学习框架；S2：机器人在实际或者仿真的条件下，不断与环境交互，把与环境交互获得的数据存放在经验池中；S3：每次采样经验池中的一小批样本，使用深度强化学习的方法对深度神经网络进行学习训练；S4：据训练好的深度神经网络模型，使小型足球机器人完成主动控制吸球任务。本发明使用深度强化学习来对小型足球机器人吸球过程进行控制，从而使机器人能够通过与环境交互来自主调节，不断提高吸球的效果。本发明可以提高机器人吸球的稳定性与成功率，同时防止因为电机输出力矩过大而造成电机过热损坏。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 强化 学习 小型 足球 机器人 主动 控制 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度强化学习的小型足球机器人主动控制吸球方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S1：设定小型足球机器人主动控制吸球任务的深度强化学习框架；S2：在实际或者仿真的条件下，小型足球机器人不断与环境交互，然后把与环境交互获得的数据存放在经验池中；S3：每次采样经验池中的一批样本，使用深度强化学习的方法对深度神经网络进行学习训练；S4：根据训练好的深度神经网络模型，使小型足球机器人完成主动控制吸球任务。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于浙江大学，未经浙江大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201910589424.9/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：机器人
- 下一篇：一种建筑外墙喷涂机器人及其控制方法
