发明专利已授权

基于深度神经网络的灵巧手抓持过程动力学模型搭建及训练方法

📄 申请号：CN202210017100.X 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2022-01-07

公开号

CN114415507B

公开日

2024-05-28

申请人

浙江工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G05B13_04

IPC 分类号

G05B13_04 , G06F18_2337 , G06N3_02 ,

技术画像

所属领域

深度神经网络人工智能算法机器人控制动力学建模深度神经网络

应用场景

机器人抓持, 工业自动化, 智能制造, 人形机器人

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摘要

本发明公开了一种基于深度神经网络的灵巧手抓持过程动力学模型搭建及训练方法，包括步骤1：灵巧手使用SAC算法策略#imgabs0#在环境内同抓持物体交互并训练，采集系统状态转移数据并放入样本缓存区；步骤2：设定模糊聚类的类别个数并对样本缓存区内状态转移数据进行模糊聚类；步骤3：搭建包含状态增量方向概率子网络模型#imgabs1#与状态增量增幅子网络模型#imgabs2#的灵巧手动力学模型f；步骤4：对模糊聚类的各类别依据隶属度生成样本采样概率，进行采样得到训练样本；步骤5：灵巧手动力学模型训练，并进行环境系统状态预测。本发明提高了动力学模型的精准度，减小了在动力学模型训练过程中局部过拟合现象，减小了动力学模型预测误差、提高了稳定性。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种提高图像分割精度的方法

当前第 / 件

一种高矫顽力B掺杂FePt薄膜的制备方法

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📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：18 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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