基于核最小二乘软贝尔曼残差强化学习的机械臂抓取控制方法及...
实质审查的生效
摘要
本发明公开一种基于核最小二乘软贝尔曼残差强化学习的机械臂抓取控制方法，步骤包括：S1.在智能体与环境交互过程中使用第一控制策略采集样本，构造基函数；S2.在智能体与环境交互过程中通过Actor模块生成的第二控制策略采集样本，使用基函数构造样本特征并放入经验池；S3.由Critic模块从经验池中采样，使用最小二乘软贝尔曼残差更新Critic的权值系数并计算软状态动作值函数；Actor模块通过最小化软状态动作值函数的玻尔兹曼分布的KL散度，更新Actor的权值系数，获得最终的控制策略；S4.按照获得的控制策略控制智能体的机械臂抓取。本发明具有实现方法简单、控制效率及精度高等优点。
基本信息
专利标题 ：
基于核最小二乘软贝尔曼残差强化学习的机械臂抓取控制方法及系统
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114454160A
申请号 ：
CN202111680444.0
公开（公告）日 ：
2022-05-10
申请日 ：
2021-12-31
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
徐昕兰奕星唐韬任君凯伍瑞卓方强曾宇骏施逸飞
申请人 ：
中国人民解放军国防科技大学
申请人地址 ：
湖南省长沙市开福区砚瓦池正街47号
代理机构 ：
湖南兆弘专利事务所(普通合伙)
代理人 ：
胡君
优先权 ：
CN202111680444.0
主分类号 ：
B25J9/16
IPC分类号 ：
B25J9/16
IPC结构图谱
B
B部——作业；运输
B25
手动工具；轻便机动工具；手动器械的手柄；车间设备；机械手
B25J
机械手；装有操纵装置的容器
B25J9/00
程序控制机械手
B25J9/16
程序控制
法律状态
2022-05-27 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : B25J 9/16
申请日 : 20211231
申请日 : 20211231
2022-05-10 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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