[发明专利]基于脑启发多任务学习的肌肉骨骼机器人控制方法及系统有效
| 申请号： | 202011286626.5 | 申请日： | 2020-11-17 |
| 公开（公告）号： | CN112405542B | 公开（公告）日： | 2021-09-14 |
| 发明（设计）人： | 陈嘉浩;乔红 | 申请（专利权）人： | 中国科学院自动化研究所 |
| 主分类号： | B25J9/16 | 分类号： | B25J9/16 |
| 代理公司： | 北京市恒有知识产权代理事务所(普通合伙) 11576 | 代理人： | 郭文浩;尹文会 |
| 地址： | 100190 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明属于机器人控制技术领域，具体涉及了一种基于脑启发多任务学习的肌肉骨骼机器人控制方法及系统，旨在解决多任务场景下肌肉骨骼式机器人无法连续学习且控制精准度较低的问题。本发明包括：构建循环神经网络作为初始机器人控制模型；设计模型的一致集群响应模式，分析模型的权重条件；针对单个任务，通过基于奖励的学习方法实现模型的自主学习，进行模型权重修正；针对多个任务，结合基于奖励调控的学习方法和低维输入空间的正交权重修正算法，实现多个运动任务的可持续学习，进行模型循环权重修正，获得多任务学习的机器人控制模型；通过模型生成机器人的肌肉控制信号。本发明建模简单、高效，模型连续学习和泛化能力强，对噪声的鲁棒性好。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 启发 任务 学习 肌肉 骨骼 机器人 控制 方法 系统 | ||
【主权项】：
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