公开(公告)号：CN114789443A

公开(公告)日：2022-07-26

申请号：CN202210468964.3

申请日：2022-04-29

Applicant: 广东工业大学

Inventor： 陈韦池 ,  曾超 ,  郭靖 ,  刘远 ,  蔡述庭 ,  熊晓明

IPC: B25J9/16

Abstract: 本发明涉及机械臂控制技术领域公开了一种基于多源信息深度强化学习的机械臂控制方法及系统，包括以下步骤：S1.采集机械臂的图像数据及机械臂的本体数据；S2.采用示教学习初始化力控策略的参数；S3.解析图像数据及机械臂本体信息数据，得到图像的联合特征，并通过强化学习模型获得实时力控策略；S4.通过初始化的力控策略的参数更新实时力控策略，并通过更新后的实时力控策略下达运动控制指令给机械臂进行工作，采集工作中的图像数据和机械臂本体信息数据；S5.更新图像数据、机械臂本体信息数据，回到步骤S3，不断优化机械臂力控策略。本发明解决了现有机械臂控制技术获取外界信息的途径很有限的问题，且具有采用多源信息输入，方便训练的特点。

公开(公告)号：CN114789443B

公开(公告)日：2024-02-23

申请号：CN202210468964.3

申请日：2022-04-29

Applicant: 广东工业大学

Inventor： 陈韦池 ,  曾超 ,  郭靖 ,  刘远 ,  蔡述庭 ,  熊晓明

IPC: B25J9/16

Abstract: 本发明涉及机械臂控制技术领域公开了一种基于多源信息深度强化学习的机械臂控制方法及系统，包括以下步骤：S1.采集机械臂的图像数据及机械臂的本体数据；S2.采用示教学习初始化力控策略的参数；S3.解析图像数据及机械臂本体信息数据，得到图像的联合特征，并通过强化学习模型获得实时力控策略；S4.通过初始化的力控策略的参数更新实时力控策略，并通过更新后的实时力控策略下达运动控制指令给机械臂进行工作，采集工作中的图像数据和机械臂本体信息数据；S5.更新图像数据、机械臂本体信息数据，回到步骤S3，不断优化机械臂力控策略。本发明解决了现有机械臂控制技术获取外界信息的途径很有限的问题，且具有采用多源信息输入，方便训练的特点。