基于深度强化学习的无序抓取多目标优化方法及系统.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

一种基于深度强化学习的混合能源系统多目标调度优化方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号CN117252363A (43)申请公布日2023.12.19 (21)申请号202311181463.8H02J15/00(2006.01)

2023-12-18 约9.74千字 8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

基于深度学习的采摘机器人目标检测与抓取规划方法.docx 基于深度学习的采摘机器人目标检测与抓取规划方法一、引言随着人工智能技术的飞速发展，采摘机器人在农业、林业等领域的自动化和智能化需求日益增强。深度学习技术的引入，为采摘机器人提供了更为精确的目标检测与抓取规划方法。本文旨在研究基于深度学习的采摘机器人目标检测与抓取规划方法，以提高采摘机器人的工作效率和准确度。二、相关技术概述 2.1深度学习 深度学习是一种模拟人脑神经网络的工作方式的机器学习方法。它可以通过学习大量数据中的特征，实现目标的分类、识别、预测等功能。深度学习的广泛应用，使得它在目标检测、图像识别等领域取得了显著的成果。 2.2采摘机器人采摘机器人是一种能够自动识别、定位和抓取

2025-03-05 约4.38千字 9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

基于元学习的深度强化学习求解多目标旅行商问题的方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112800680 A (43)申请公布日 2021.05.14 (21)申请号 202110142988.5 (22)申请日 2021.02.02 (71)申请人中山

2023-06-02 约1.56万字 13页立即下载

基于深度强化学习的多目标组合优化问题算法设计.docx 基于深度强化学习的多目标组合优化问题算法设计一、引言 多目标组合优化问题在现实生活中广泛存在，如物流配送、资源分配、生产调度等。这些问题通常具有多个相互冲突的目标，需要同时考虑多个因素如时间、成本、服务质量等。传统的优化方法往往难以有效解决这类问题，因此，寻求更高效的算法是必要的。近年来，深度强化学习在多个领域取得了显著的成功，特别是在处理复杂和多目标的优化问题上。本文将探讨基于深度强化学习的多目标组合优化问题的算法设计。二、问题定义 多目标组合优化问题可以定义为：在给定的约束条件下，同时优化多个目标函数，以找到最优的决策序列。其中，每个目标函数可能具有不同的性质和优先级，需要综合考虑。在

2025-04-22 约4.69千字 9页立即下载

基于深度学习的工业机器人多目标抓取技术研究.pdf 摘要抓取是工业机器人在装配、码垛、搬运等工业生产场景中最基本的功能。机器视觉与工业机器人相结合可以提高抓取过程中的智能性和自主性，但是受到工作环境、目标物体的姿态、物体的堆叠等因素的影响，在自主抓取方面有较高的难度。本文基于深度学习网络模型进行了目标物体分类和目标抓取位置检测的研究，利用ROS系统建立了工业机器人在工业生产场景中多目标检测识别抓取实验平台。具体内容如下：（1）以ABBIRB120机器人为研究对象，采用D-H法建立该工业机器人的正运动学模型，并且

2024-09-24 约13.4万字 72页立即下载

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 (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114454160 A (43)申请公布日 2022.05.10 (21)申请号 202111680444.0 (22)申请日 2021.12.31 (71)申请人中国人民解放军国防科技大学地址

2023-05-05 约1.89万字 15页立即下载

基于深度图像的排爆机器人目标物检测抓取方法.pptx 基于深度图像的排爆机器人目标物检测抓取方法;引言排爆机器人系统概述 基于深度图像的目标物检测方法基于视觉伺服的抓取方法 系统集成与实验验证结论与展望;引言;;;研究内容：本文主要研究基于深度图像的排爆机器人目标物检测与抓取方法，包括深度图像获取与处理、目标物检测与定位、机械臂抓取策略制定与实施等方面。;排爆机器人系统概述;机器人本体;;;基于深度图像的目标物检测方法;;;;基于视觉伺服的抓取方法;利用摄像机获取的图像信息，通过图像处理技术提取目标物的特征，并根据特征的变化控制机器人的运动，实现目标物的跟踪和抓取。;;;系统集成与实验验证;机器人平台设计与搭建;机械臂控制策略;目标物检测与

2024-05-31 约小于1千字 26页立即下载

基于深度强化学习的弱光目标检测方法研究.docx 基于深度强化学习的弱光目标检测方法研究一、引言在图像处理和计算机视觉领域，目标检测是关键任务之一。尤其在低光照环境下，弱光目标检测面临巨大挑战。传统的目标检测方法在弱光环境下往往无法准确捕捉到目标信息，这主要是由于光照条件不足导致图像质量下降，噪声增加，从而影响目标的识别和定位。近年来，深度强化学习在诸多领域取得了显著的成果，本文旨在研究基于深度强化学习的弱光目标检测方法，以提高在低光照环境下的目标检测性能。二、深度强化学习概述 深度强化学习是机器学习的一个重要分支，它结合了深度学习和强化学习的优势。深度学习能够从大量数据中自动提取特征，而强化学习则通过试错学习，使智能体在环境中通过与环

2025-03-13 约4.64千字 9页立即下载

基于深度强化学习的弱光目标检测方法研究.pdf 摘要弱光目标检测旨在通过图像处理和机器视觉算法，在光线不足的环境中准确识别目标物体，这对于工业生产与日常生活有重要意义。近年来，弱光目标检测在军事、安防和夜间监控等关键应用领域取得显著进展。然而，由于弱光图像噪声较大且物体视觉特征微弱，形状色彩等关键信息丢失，无法提供丰富的视觉信息。这给目标检测任务带来了困难，使得现有方法在识别准确度和鲁棒性方面仍存在挑战。现有方法存在两种途径，一方面，先增强后检测方法将视觉增强模块与检测任务相结合，通过提高图像质量从而提升检测准确率。这不仅会增加检测时

2025-03-16 约8.48万字 61页立即下载

一种基于深度强化学习的多能流优化智能仿真方法及系统.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114880929 A (43)申请公布日 2022.08.09 (21)申请号 202210510697.1 G06N 3/04 (2006.01)

2023-05-16 约2.44万字 18页立即下载

基于深度学习的柔性四指夹爪抓取方法研究.pdf 中文摘要在当前机器人技术和自动化领域中，精确的手眼标定和高效的抓取检测方法对于提升机器人操作的灵活性和准确性至关重要。传统的手眼标定方法涉及复杂的坐标系转换，操作繁琐，对环境和设备要求较高。同时，实际生产需求的多样化对机器人的抓取检测方法和末端执行器也提出了更加精细和严格的要求。针对上述挑战，本文提出了一种基于YOLOv5的手眼标定方法，简化了标定过程，提高了标定的准确性。在此基础上，针对柔性四指夹爪的特点，本文提出了一种基于深度学习的抓取检测方法，有效提升了柔性四指夹爪抓取物体时的通用性和准确性，为配备柔性四指夹爪的机器人实现自主、实时、精确的抓取操作提供了技术支持。本文主要

2025-03-18 约11.87万字 79页立即下载

基于深度学习的柔性四指夹爪抓取方法研究.docx 基于深度学习的柔性四指夹爪抓取方法研究一、引言随着深度学习技术的快速发展，机器人技术在多个领域都取得了显著的进步。特别是在自动化制造、物流配送以及家用服务等领域，机器人对抓取任务的需求日益增强。本文旨在研究基于深度学习的柔性四指夹爪抓取方法，以解决传统抓取方法在面对复杂、多变环境时所面临的挑战。二、相关技术及文献综述传统的机器人抓取方法大多基于硬质结构的手指，在面对非刚性或不规则形状的物体时，难以达到良好的抓取效果。而深度学习技术的发展为解决这一问题提供了新的思路。通过训练深度神经网络模型，机器人可以学习和模仿人类抓取物体的方式，实现对不同物体的有效抓取。近年来，国内外学者在柔性四指

2025-03-03 约2.89千字 6页立即下载