基于核最小二乘软贝尔曼残差强化学习的机械臂抓取控制方法及系统.pdf

《基于深度强化学习的机械臂抓取方法研究》.docx 《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

2024-12-30 约8.12千字 16页立即下载

基于深度强化学习的无序抓取多目标优化方法及系统.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 113344307 B (45)授权公告日 2021.11.26 (21)申请号 202110905795.0 G06K 9/00 (2006.01)

2023-06-18 约2.03万字 17页立即下载

一种高效的机械臂抓取深度强化学习奖励训练方法及系统.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 112975977 B (45)授权公告日 2022.08.09 (21)申请号 202110244584.7 (51)Int.Cl.

2023-06-10 约9.85千字 9页立即下载

基于强化学习的机械臂视觉伺服抓取算法研究.pdf 基于强化学习的机械臂视觉伺服抓取算法研究摘要 机械臂智能抓取因其环境适应好、自动化水平高、执行度高而在生产制造中得到了更加广泛的运用，尤其适用于流水线上的智能抓取作业。因此本文提出了一种基于二维图像的抓取位姿预测算法，利用该位姿预测算法获取环境的状态，模拟非结构化流水线上机械臂抓取场景设计了强化学习仿真环境并基于两种不同的强化学习方法对智能抓取过程进行研究。主要研究内容如下：智能抓取中首先应该解决的是目标信息的获取问题，针对此问题本文进行了目标物体抓取识别算法的研究。基于二维图像，利用SSD方法的同步检测原理，设计了多物体场景中的目标物体识别网络。在利用数据集验证该物体识别算法

2025-04-26 约17.47万字 112页立即下载

一种基于多层残差学习的草图识别方法及系统.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 112818926 B (45)授权公告日 2022.05.24 (21)申请号 202110216842.0 G06N 3/08 (2006.01) (22)申请日 2021.02.

2023-06-04 约1.45万字 15页立即下载

一种基于多源信息深度强化学习的机械臂控制方法及系统.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114789443 A (43)申请公布日 2022.07.26 (21)申请号 202210468964.3 (22)申请日 2022.04.29 (71)申请人广东工业大学地址 510090

2023-05-12 约1.13万字 12页立即下载

基于深度学习的机械臂抓取检测系统研究.docx 基于深度学习的机械臂抓取检测系统研究一、引言随着人工智能技术的快速发展，深度学习在各个领域的应用越来越广泛。其中，机械臂抓取检测系统是机器人技术的重要应用之一。该系统能够通过深度学习算法，实现对目标物体的准确抓取和检测，从而提高机器人的操作效率和准确性。本文旨在研究基于深度学习的机械臂抓取检测系统，探讨其原理、方法及实际应用。二、深度学习在机械臂抓取检测系统中的应用深度学习是一种模拟人类神经网络的学习算法，能够从大量数据中自动提取特征，实现复杂的模式识别和分类任务。在机械臂抓取检测系统中，深度学习主要用于目标物体的识别和抓取动作的决策。首先，通过深度学习算法对图像进行学习和训练，实现

2025-03-20 约4.17千字 9页立即下载

基于最小能耗的关节型机械臂运动控制方法研究.docx 基于最小能耗的关节型机械臂运动控制方法研究一、引言随着工业自动化和智能制造的快速发展，关节型机械臂作为现代工业生产中的重要设备，其运动控制方法的优化和改进成为研究热点。本文将探讨基于最小能耗的关节型机械臂运动控制方法，通过研究相关技术和理论，以提高机械臂的工作效率和能源利用率。二、相关技术与理论背景 1.机械臂运动学与动力学：机械臂的运动学和动力学是研究其运动特性和力学特性的基础，为后续的运动控制提供理论依据。 2.能源消耗模型：研究机械臂在运动过程中的能耗模型，分析各关节的运动对能耗的影响，为后续的能耗优化提供基础。 3.优化算法：包括传统优化算法和现代智能优化算法，如遗传算法、粒子群

2025-04-29 约4.38千字 9页立即下载

基于残差网络与迁移学习的控制阀粘滞检测与量化：理论、方法与实践.docx 基于残差网络与迁移学习的控制阀粘滞检测与量化：理论、方法与实践一、引言 1.1研究背景与意义在现代工业系统中，控制阀作为关键的执行元件，广泛应用于石油、化工、电力、冶金等众多领域。其主要功能是通过调节流体的流量、压力和液位等参数，确保工业生产过程的稳定运行，并精准实现各种工艺要求。例如，在石油化工生产中，控制阀能够精确控制反应物料的流量，使化学反应在最佳条件下进行，从而保证产品质量和生产效率；在电力系统中，控制阀则用于调节蒸汽流量，维持发电机组的稳定运行，确保电力的可靠供应。由此可见，控制阀性能的优劣直接关系到整个工业系统的安全性、稳定性和生产效率。然而，在实际运行过程中，控制阀常常

2025-04-09 约2.88万字 22页立即下载

基于3D视觉的机械臂抓取方法研究.pdf 基于3D视觉的机械臂抓取方法研究摘要随着第四次工业革命到来，机械臂智能抓取在工业生产中被广泛应用，机械臂与3D 机器视觉结合，基于视觉引导的机械臂抓取成为机械臂智能抓取领域发展的新趋势。但由于手眼标定精度低、物体位姿识别误差大和速度慢等问题导致在复杂场景下完成一次 抓取的速度慢且抓取成功率低。因此，本文从提高抓取成功率与抓取速度的角度出发，提出了一种工业六自由度机械臂与3D视觉相机集成方法，构建了一个基于3D机器视觉引导的机械臂抓取系统。该系统不仅提高了抓取速度和成功率，而且在复杂场景下，也表现出很好的稳定性。本文的主要工作如下: 为提高机械臂末端位置到达的灵活性和精确度，引入XY

2025-04-20 约9.85万字 71页立即下载

基于贝尔曼方程的对不确定投资的改进张大为.pdf INTELLIGENCE 科技天地 ············ ············ 基于贝尔曼方程的对不确定投资的改进淄博拍卖行有限公司张大为摘要：由于使用传统净现值(NPV)方法评估风险投资项目时经常会低估风险投

2015-09-19 约1.07万字 2页立即下载

基于深度强化学习的机械臂控制论文.docx 基于深度强化学习的机械臂控制论文摘要：本文旨在探讨基于深度强化学习的机械臂控制方法。通过分析深度强化学习在机械臂控制领域的应用现状，提出一种结合深度学习与强化学习的新方法，以提高机械臂的控制精度和适应性。本文首先介绍了深度强化学习的基本原理，然后详细阐述了在机械臂控制中的应用，最后通过实验验证了该方法的有效性。关键词：深度强化学习；机械臂控制；控制精度；适应性一、引言（一）深度强化学习概述 1.内容一：深度强化学习的基本概念深度强化学习（DeepReinforcementLearning，DRL）是近年来人工智能领域的一个重要研究方向。它结合了深度学习和强化学习，通过神经网络来近似

2025-04-10 约7.49千字 19页立即下载

《安托瓦纳·贝尔曼》课件.ppt **************家庭背景出生经历安托瓦纳·贝尔曼于1869年在法国南部的小城镇出生,家庭环境相对普通,但父母对他的艺术天赋充满期待。家庭氛围虽然家境不富裕,但贝尔曼家重视艺术教育,父亲就是当地著名的画家,给予了他很好的艺术熏陶。少年时期贝尔曼从小就展现出艺术天分,在家人的支持下,他在少年时期开始专注于绘画,为日后的顶尖画家之路奠定了基础。少年时期1家庭熏陶受到父母对艺术的热爱和启迪2学习绘画通过系统学习掌握绘画技法3创作启蒙开始独立创作表现生活和自然安托瓦纳·贝尔曼在家庭中受到了丰富的艺术熏陶,父母的热爱和指导激发了他对绘画的兴趣。通过系统的学习,他掌握了扎实的绘画技法,并开始尝试

2025-01-14 约4.57千字 28页立即下载

我看贝尔曼200字.doc 我看贝尔曼200字程，最是那一片闪光的叶子把个体有限的生命融入人类的历史发展的长河，融入到丰富多彩的世界之中，使我们之外的生存涌入我们的生存，人生才更有价值，生活才更加精彩，生命才能永恒。（二）补充资料：作家、作品简介欧?亨利（O,Hey,1862-1910），美国短篇小说家。原名威廉?悉尼?波特尔，生于北卡罗来纳州格林斯波罗镇一个贫穷的医生家里??亨利一生穷困潦倒，接触过多种多样的人物，掌握了丰富的创作素材。在十余年的创作生涯中，写下了三百多篇小说。他的小说完全以情节取胜，故事颇多偶然巧合，结局往往出人意料。例如《警察与赞美诗》（1906）和《麦琪的礼物》（1906）等就以巧

2017-01-11 约2.26万字 49页立即下载

多夹具的机械臂无序抓取方法及系统.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 113334395 B (45)授权公告日 2021.11.26 (21)申请号 202110905807.X (51)Int.Cl.

2023-06-17 约1.65万字 14页立即下载