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公开(公告)号：CN116945180A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310991331.5
申请日：2023-08-08
Applicant: 浙江大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习的机械臂动态物体抓取方法。本发明包括：分解长周期复杂任务，设计了难度依次递增的五个阶段训练任务；通过执行各个阶段训练任务，获得机械臂动态物体抓取智能模型，实现机械臂对动态物体的有效抓取。本发明针对实际工业环境，结合长周期复杂任务的需要，提出了有效的状态表示和奖励函数设计，实现了更快的收敛速度和更高的训练效率。此外，本发明对机器人运动进行了动力学优化，确保了机器人运动过程中的稳定性和精确性。
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