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申请/专利权人：重庆大学
摘要：本发明提出了一种基于强化学习的灵巧臂手机器人复杂技能学习方法，通过IsaacGym平台构建仿真环境，利用单一的神经网络实现多任务训练，并通过统一奖励模型来适应不同的操作技能。在技能学习过程中，采用关键点标定物体和目标位置，简化了成功标准的判定，提升了学习效率。同时，建立分阶段性的奖励函数公式，有效避免了潜在的局部最小值问题，使学习过程更加稳定可靠。此外，还引入了指尖接触奖励机制，促进了精确的指尖与物体交互，进一步提升了操作技能的精确性。最后，结合域随机化技术，增强了机器人在不同环境下的适应性和鲁棒性，使其能够应对更为复杂的操作任务。
主权项：1.一种基于强化学习的灵巧臂手机器人复杂技能学习方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1：设定目标任务，在虚拟仿真软件平台上搭建训练多指灵巧臂手机器人复杂操作技能学习的场景；步骤S2：设定关键点和目标任务完成的阈值ε，在被操作的物体以及与之对应的目标位置上标定关键点；步骤S3：将目标任务划分为多个阶段，在每个阶段引入奖励函数，同时引入指尖接触奖励，确保在训练中使机器人手与被操作物体更好地接触；步骤S4：制定操作目标任务的状态空间和动作空间，利用域随机化技术，在状态空间和动作空间引入噪声干扰，最后通过PPO深度强化学习算法训练灵巧臂手机器人完成目标任务的操作技能。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆大学 一种基于强化学习的灵巧臂手机器人复杂技能学习方法
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