一种基于深度强化学习的接便护罩控制方法

    公开(公告)号:CN118428443A

    公开(公告)日:2024-08-02

    申请号:CN202410541410.0

    申请日:2024-04-30

    IPC分类号: G06N3/092 A61G7/02 A61G7/05

    摘要: 本申请提供的包括一种基于深度强化学习的接便护罩控制方法,包括以下步骤:S1针对非穿戴式接便护罩自动贴合人体的工作过程在深度强化学习中的建模;S2通过S1中深度强化学习框架元素的定义,并得出深度强化学习的训练目标;S3基于压力组合状态的奖励函数,引导非穿戴式接便护罩达到目标状态;S4通过使用梯度更新来优化网络参数,达到非穿戴式接便护罩自动贴合人体的目的。针对连续体护罩使用传统控制方法存在建模不精准、护罩的自适应能力差等问题,将深度强化学习算法应用于连续体护罩的控制过程,省去复杂的建模与控制算法的推导过程,搭建强化学习控制框架,建立黑箱模型,训练智能体的策略网络,逐步优化智能体的输出策略,达到提高护罩的自适应能力的目的。

    一种用于二便护理的在床人体定位方法

    公开(公告)号:CN117771057A

    公开(公告)日:2024-03-29

    申请号:CN202311851869.2

    申请日:2023-12-29

    摘要: 本发明公开了一种用于二便护理的在床人体定位方法,包括初次使用时,利用柔性压力检测模块标定人体初始位置,得到标定图像,并利用柔性压力检测模块检测人体压力,得到人体压力分布图像,利用改进的边缘检测算法对标定图像和人体压力分布图像进行预处理;利用静态图像特征信息提取方法提取标定图像及人体压力分布图像的特征点信息;对标定图像和人体压力分布图像的特征点信息进行比较,获得标定图像和人体压力分布图像的特征点像素距离差,并利用定位方法计算在床人体的移动方向及移动距离;根据移动方向及移动距离确定位置调整指令,通过人机交互模块显示人体位置调整指令,并发送给位置调整装置,完成对二便护理床上人体的定位。