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公开(公告)号：CN117621080A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311767126.7
申请日：2023-12-21
Applicant: 浙江大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了基于抓取成本预测和L加速梯度重启优化的抓取规划方法，能够综合优化抓取位姿和轨迹规划，生成最近邻高成功率的抓取轨迹。本发明通过神经抓取距离场（NGDF）预测机械臂最优抓取位姿，并根据实际末端位姿与最近邻可行抓取位姿的距离构建抓取代价模型，结合该模型构建机器人轨迹优化目标函数，从而实现抓取位姿和最优轨迹的耦合规划。同时本发明设计L加速梯度重启算法进行目标函数最小值求解，该算法能够自适应调整李普希兹常量保证加速梯度下降幅值，同时通过重启算法减小算法对于参数设置的依赖，实现目标函数快速优化求解。
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