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申请/专利权人：宁波数字孪生(东方理工)研究院;宁波东方理工大学(暂名)
摘要：本发明创造涉及一种基于子目标推理的机器人任务规划方法及控制系统；其中，该方法包括：利用变分自编码器以真实环境的当前状态为输入信息，以最小化重构的最终目标与原始的最终目标之间的距离为目标，进行多轮候选子目标序列的生成，得到多组候选子目标序列；获取每组候选子目标序列的状态价值评分，基于状态价值评分选取子目标序列，以及将选取的子目标序列提供给强化学习模块，以指导强化学习模块在真实环境中实现低级策略；利用事后采样器从真实环境中收集转换信息作为离线数据集；从离线数据集中采样训练样本，利用训练样本对变分自编码器的参数进行更新。通过本发明创造，实现了强化学习的子目标可靠的自动化生成。
主权项：1.一种基于子目标推理的机器人任务规划方法，其特征在于包括：利用变分自编码器以真实环境的当前状态为输入信息，以最小化重构的最终目标与原始的最终目标之间的距离为目标，进行多轮候选子目标序列的生成，得到多组候选子目标序列；获取每组所述候选子目标序列的状态价值评分，基于状态价值评分选取子目标序列，以及将选取的子目标序列提供给强化学习模块，以指导所述强化学习模块在真实环境中实现低级策略；利用事后采样器从真实环境中收集转换信息作为离线数据集，所述转换信息包括初始状态、动作、奖励、新状态和目标的信息；从所述离线数据集中采样训练样本，利用所述训练样本对所述变分自编码器的参数进行更新。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 宁波数字孪生(东方理工)研究院 宁波东方理工大学(暂名) 基于子目标推理的机器人任务规划方法及控制系统
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