公开(公告)号：CN118578396A

公开(公告)日：2024-09-03

申请号：CN202410831223.6

申请日：2024-06-26

Applicant: 安徽大学

Inventor： 柳文章 ,  杨可可 ,  应宇杰 ,  任璐 ,  孙长银

IPC: B25J9/16

Abstract: 本发明公开了一种基于时序任务持续强化学习的机械臂抓取策略优化方法，包括步骤1：收集机械臂在执行到达任务时的机械臂的状态向量及目标位置；步骤2：构建深度强化学习的神经网络模型；步骤3：根据机械臂在执行序列任务的到达任务时的机械臂的状态向量及目标位置训练网络模型，得到模型Ⅰ；步骤4：机械臂执行模型Ⅰ，当到达目标位置时，进行抓取任务的训练，得到模型Ⅱ；步骤5：使用模型Ⅰ对模型Ⅱ进行蒸馏得到模型Ⅲ，得到优化后的机械臂抓取策略；步骤6：评估模型Ⅲ的性能，检查其在不同任务场景上的表现步骤以确认模型Ⅲ是否收敛。本发明在时序任务持续强化学习的机械臂抓取中表现出更快的收敛速度和更短的抓取时间。

公开(公告)号：CN118578396B

公开(公告)日：2024-11-08

申请号：CN202410831223.6

申请日：2024-06-26

Applicant: 安徽大学

Inventor： 柳文章 ,  杨可可 ,  应宇杰 ,  任璐 ,  孙长银

IPC: B25J9/16

Abstract: 本发明公开了一种基于时序任务持续强化学习的机械臂抓取策略优化方法，包括步骤1：收集机械臂在执行到达任务时的机械臂的状态向量及目标位置；步骤2：构建深度强化学习的神经网络模型；步骤3：根据机械臂在执行序列任务的到达任务时的机械臂的状态向量及目标位置训练网络模型，得到模型Ⅰ；步骤4：机械臂执行模型Ⅰ，当到达目标位置时，进行抓取任务的训练，得到模型Ⅱ；步骤5：使用模型Ⅰ对模型Ⅱ进行蒸馏得到模型Ⅲ，得到优化后的机械臂抓取策略；步骤6：评估模型Ⅲ的性能，检查其在不同任务场景上的表现步骤以确认模型Ⅲ是否收敛。本发明在时序任务持续强化学习的机械臂抓取中表现出更快的收敛速度和更短的抓取时间。