[发明专利]一种基于机器人仿真与物理采样结合的深度学习训练方法有效
| 申请号： | 201710719962.6 | 申请日： | 2017-08-21 |
| 公开（公告）号： | CN107622276B | 公开（公告）日： | 2021-03-26 |
| 发明（设计）人： | 王燕波;梁斌焱;杨涛;张科;廖俞;王妍 | 申请（专利权）人： | 北京精密机电控制设备研究所 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 中国航天科技专利中心 11009 | 代理人： | 庞静 |
| 地址： | 100076 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于机器人仿真与物理采样结合的深度学习训练方法，包括三个阶段：第一阶段采用计算机仿真样本对预设深度学习训练模型进行训练，得到第一阶段深度学习训练模型；第二阶段，将第一阶段深度学习训练模型与预设深度学习训练模型进行模型融合，将物理样本对融合后深度学习训练模型进行训练，得到第二阶段深度学习训练模型；第三阶段，将第二阶段深度学习训练模型与预设深度学习训练模型进行模型融合，采用机器人仿真样本和物理样本的混合得到混合样本，对融合后的深度学习训练模型进行训练，得到最终的深度学习训练模型。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器人 仿真 物理 采样 结合 深度 学习 训练 方法 | ||
【主权项】：
一种基于机器人仿真与物理采样结合的深度学习训练方法，其特征在于包括第一阶段、第二阶段、第三阶段的步骤：第一阶段，利用机器人仿真软件仿真得到计算机仿真样本，采用计算机仿真样本对预设的深度学习训练模型进行训练，得到第一阶段深度学习训练模型；第二阶段，将第一阶段深度学习训练模型与预设深度学习训练模型进行模型融合，采用物理样本对融合后的深度学习训练模型进行训练，得到第二阶段深度学习训练模型；第三阶段，将第二阶段深度学习训练模型与预设深度学习训练模型进行模型融合，采用计算机仿真样本和物理样本混合得到混合样本对融合后的深度学习训练模型进行训练，得到最终的深度学习训练模型，训练过程结束。
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