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申请/专利权人：青岛理工大学
摘要：本发明涉及机器人抓取技术领域，具体公开了一种抓取可供性改进Q网络的推动‑抓取奖励设计方法，通过采集工作场景的RGB‑D图像信息经投影变换获取彩色高度图像、深度高度图像，分别输入到推动网络和抓取网络以及预训练好的抓取可供性网络内，依次产生像素级别的累积奖励期望值Qpush、Qgrasp和可供性值Agrasp；选取场景中最小抓取对象像素值占比计算出的抓取可供性数值为设定阈值，进一步判断是否存在可供性数值不小于1的像素数量超过设定阈值的情况选择采取抓取操作或执行推动动作，实现提高抓取和推动行为评估的合理性。
主权项：1.一种抓取可供性改进Q网络的推动-抓取奖励设计方法，其特征在于，所述方法包括：S1、采集工作场景的RGB-D图像信息经投影变换获取彩色高度图像、深度高度图像；S2、将彩色高度图像和深度高度图像作为输入，分别输入到推动网络FCNpush和抓取网络FCNgrasp以及预训练好的抓取可供性网络内，依次产生像素级别的累积奖励期望值Qpush、Qgrasp和可供性值agrasp；S3、判断推动动作执行后可供性变化量是否超过设定阈值：若是，则给予该推动动作正向奖励；若否，则不给予动作奖励；选取场景中最小抓取对象像素值占比计算出的抓取可供性数值为设定阈值，进一步判断是否存在可供性数值不小于1的像素数量超过设定阈值的情况：若存在，那么优先对场景中可供抓取的物体采取抓取操作；反之执行推动动作。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 青岛理工大学 一种抓取可供性改进Q网络的推动-抓取奖励设计方法
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