[发明专利]一种基于深度强化学习的机械臂六自由度实时抓取方法有效
| 申请号： | 202110972705.X | 申请日： | 2021-08-24 |
| 公开（公告）号： | CN113752255B | 公开（公告）日： | 2022-12-09 |
| 发明（设计）人： | 禹鑫燚;徐靖;黄睿;邹超;欧林林;陈磊 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | B25J9/16 | 分类号： | B25J9/16 |
| 代理公司： | 杭州天正专利事务所有限公司 33201 | 代理人： | 王兵 |
| 地址： | 310014 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明涉及基于深度强化学习的机械臂六自由度实时抓取方法。包括如下步骤：步骤一：通过双目相机采集抓取操作台上物体的图像信息；步骤二：利用YOLOv5剪枝网络模型对图像进行目标检测训练；步骤三：建立强化学习网络模型；步骤四：通过机器人正逆运动学完成机械臂抓取移动；步骤五：进行强化学习模型训练，使得机械臂完成抓取动作；本发明克服现有技术的缺点，提出一种易实现、适用性高的，基于YOLOv5剪枝网络和Policy Gradient强化学习方法的实时物体检测系统，此系统在保证高精度的同时，可以实现快速实时的目标检测并完成抓取动作。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 强化 学习 机械 自由度 实时 抓取 方法 | ||
【主权项】：
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