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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。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202110972705.X | 专利名称: | 一种基于深度强化学习的机械臂六自由度实时抓取方法 |
申请日: | 2021-08-24 | 申请/专利权人 | 浙江工业大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 浙江省杭州市拱墅区潮王路18号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | B25J9/16搜分类 人工智能 化学化工 臂 港口 抓取 械臂 机械制造搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |