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《基于深度强化学习的机械臂抓取方法研究》
一、引言
随着人工智能和机器人技术的快速发展，机械臂已成为现代工业生产和服务领域的重要工具。机械臂的抓取能力是其核心功能之一，其精确性和效率直接影响到工作效率和操作安全。近年来，深度强化学习在解决复杂机器人控制问题上显示出巨大的潜力。本文将研究基于深度强化学习的机械臂抓取方法，旨在提高机械臂的抓取性能和适应能力。
二、背景与相关研究
传统的机械臂抓取方法主要依赖于预设的规则和模型，对于未知环境或复杂物体的抓取往往难以达到理想的效果。近年来，深度学习和强化学习技术的融合为解决这一问题提供了新的思路。深度学习能够从大量数据中学习并提取有用信息，而强化学习则
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