[发明专利]一种基于多源信息深度强化学习的机械臂控制方法及系统在审
| 申请号： | 202210468964.3 | 申请日： | 2022-04-29 |
| 公开（公告）号： | CN114789443A | 公开（公告）日： | 2022-07-26 |
| 发明（设计）人： | 陈韦池;曾超;郭靖;刘远;蔡述庭;熊晓明 | 申请（专利权）人： | 广东工业大学 |
| 主分类号： | B25J9/16 | 分类号： | B25J9/16 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 刘俊 |
| 地址： | 510090 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及机械臂控制技术领域公开了一种基于多源信息深度强化学习的机械臂控制方法及系统，包括以下步骤：S1.采集机械臂的图像数据及机械臂的本体数据；S2.采用示教学习初始化力控策略的参数；S3.解析图像数据及机械臂本体信息数据，得到图像的联合特征，并通过强化学习模型获得实时力控策略；S4.通过初始化的力控策略的参数更新实时力控策略，并通过更新后的实时力控策略下达运动控制指令给机械臂进行工作，采集工作中的图像数据和机械臂本体信息数据；S5.更新图像数据、机械臂本体信息数据，回到步骤S3，不断优化机械臂力控策略。本发明解决了现有机械臂控制技术获取外界信息的途径很有限的问题，且具有采用多源信息输入，方便训练的特点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 信息 深度 强化 学习 机械 控制 方法 系统 | ||
【主权项】：
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