发明专利已授权

一种基于深度强化学习的机械臂六自由度实时抓取方法

📄 申请号：CN202110972705.X 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2021-08-24

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

B25J9_16

IPC 分类号

B25J9_16

技术画像

所属领域

工业机器人工业机器人深度强化学习机器人运动控制

应用场景

工业自动化, 智能制造, 仓储物流, 机器人抓取, 智能装配

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摘要

本发明涉及基于深度强化学习的机械臂六自由度实时抓取方法。包括如下步骤：步骤一：通过双目相机采集抓取操作台上物体的图像信息；步骤二：利用YOLOv5剪枝网络模型对图像进行目标检测训练；步骤三：建立强化学习网络模型；步骤四：通过机器人正逆运动学完成机械臂抓取移动；步骤五：进行强化学习模型训练，使得机械臂完成抓取动作；本发明克服现有技术的缺点，提出一种易实现、适用性高的，基于YOLOv5剪枝网络和Policy Gradient强化学习方法的实时物体检测系统，此系统在保证高精度的同时，可以实现快速实时的目标检测并完成抓取动作。

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

一种双功能的铅炭电池用玻璃纤维隔板的制备方法

当前第 / 件

一种用于采集公交车留站客流的方法

同领域国内专利 · IPC: (B25J9_16)

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📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：17 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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