公开(公告)号：CN109176532A

公开(公告)日：2019-01-11

申请号：CN201811333508.8

申请日：2018-11-09

Applicant: 中国科学院自动化研究所

Inventor： 刘智勇 ,  熊方舟 ,  张丰一 ,  杨旭 ,  乔红

IPC: B25J9/16

Abstract: 本发明属于机器人技术领域，具体涉及一种机械臂路径规划方法、系统及装置，旨在解决从序贯式数据逐步建立序列模型而发生灾难性遗忘的问题。本发明方法包括，从多任务序列R中选取一个未经优化的任务Ri；基于任务Ri的局部策略pi来生成成功抓取的样本轨迹集合Dm；基于Dm拟合线性高斯动力学模型；采用直接优化单一的局部策略的方法优化得到优化后的局部策略p1i；基于p1i生成成功抓取的样本轨迹集合D1m；采用EWC算法，基于D1m优化全局策略πθ；重复上述步骤直至R任务被遍历，输出最后优化的到的全局策略πθ，进行机械臂多任务下的路径规划。通过本发明从序贯式数据逐步建立序列模型而不发生灾难性的遗忘。

公开(公告)号：CN109176532B

公开(公告)日：2020-09-29

申请号：CN201811333508.8

申请日：2018-11-09

Applicant: 中国科学院自动化研究所

Inventor： 刘智勇 ,  熊方舟 ,  张丰一 ,  杨旭 ,  乔红

IPC: B25J9/16

Abstract: 本发明属于机器人技术领域，具体涉及一种机械臂路径规划方法、系统及装置，旨在解决从序贯式数据逐步建立序列模型而发生灾难性遗忘的问题。本发明方法包括，从多任务序列R中选取一个未经优化的任务Ri；基于任务Ri的局部策略pi来生成成功抓取的样本轨迹集合Dm；基于Dm拟合线性高斯动力学模型；采用直接优化单一的局部策略的方法优化得到优化后的局部策略p1i；基于p1i生成成功抓取的样本轨迹集合D1m；采用EWC算法，基于D1m优化全局策略πθ；重复上述步骤直至R任务被遍历，输出最后优化的到的全局策略πθ，进行机械臂多任务下的路径规划。通过本发明从序贯式数据逐步建立序列模型而不发生灾难性的遗忘。