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申请/专利权人：大连交通大学;大连理工大学;大连理工大学宁波研究院

摘要：一种基于情景记忆的智能机械臂自主抓取方法，属于人工智能与自动机械臂领域。首先对机器人系统及示教系统进行多模态感知的硬件设施搭建，机器人系统中的深度相机为最后机械臂自主抓取过程提供物体的视觉定位，示教系统中的追踪器及柔性薄膜压力传感器为情景记忆库提供机械臂的连续动作序列数据集；其次，通过控制电脑配置深度强化学习环境并基于此环境建立情景记忆库模型；对数据集中的动作序列数据进行处理，进行机械臂抓取示教学习，将示教数据存入搭建的情景记忆库模型中为机械臂自主抓取决策提供基础的参考；最后，在操作平台上进行验证。本发明通过对感知信息的准确把握和情景记忆的全面分析，能够准确把握抓取目标的位置和特征，快速制定最优抓取策略并实现精准抓取动作，为机械臂在复杂环境下完成多样化抓取任务提供保障。

主权项：1.一种基于情景记忆的智能机械臂自主抓取方法，其特征在于，所述自主抓取方法基于自主抓取系统实现，所述自主抓取系统由控制电脑、远程服务器、协作机械臂、电动夹爪、深度相机、追踪器、定位基站、柔性薄膜压力传感器、操作平台、实验物品构成；具体的：协作机械臂末端安装电动夹爪及深度相机组成机器人系统，通过控制电脑下的ROS进行控制；控制电脑下搭载Pytorch深度强化学习环境，建立数据采集与预处理、情景记忆存储与检索、模型训练与推断、决策制定与执行四个模块，由此组成自主抓取系统的情景记忆库；示教者手部佩戴追踪器及柔性薄膜压力传感器模拟机械臂及夹爪运动，在定位基站的配合下组成示教系统，通过远程服务器传出连续的示教动作数据集并经UDP协议与控制电脑通讯；操作平台、实验物品作为自主抓取系统的实验验证部分；所述自主抓取方法，首先需要对机器人系统及示教系统进行多模态感知的硬件设施搭建，机器人系统中的深度相机为最后机械臂自主抓取过程提供物体的视觉定位，示教系统中的追踪器及柔性薄膜压力传感器为情景记忆库提供机械臂的连续动作序列数据集；其次，通过控制电脑配置深度强化学习环境并基于此环境建立情景记忆库模型，该模型存储下一步机械臂抓取示教学习中产生的数据集并对冗余数据进行过滤；再利用LSTM算法对该数据集中的动作序列数据进行处理，为最后机械臂自主抓取决策提供基于先前学习的动作模式、序列顺序和时间依赖性的智能推断能力；再次，在搭建好的多模态感知硬件基础上进行机械臂抓取示教学习，将示教数据存入搭建的情景记忆库模型中为机械臂自主抓取决策提供基础的参考，使其能够依据先前的抓取经验和场景信息，评估和选择适当的抓取策略；最后，在操作平台上进行验证。

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