申请/专利权人:达闼机器人股份有限公司
申请日:2023-12-21
公开(公告)日:2024-04-12
公开(公告)号:CN117863174A
主分类号:B25J9/16
分类号:B25J9/16
优先权:
专利状态码:在审-实质审查的生效
法律状态:2024.04.30#实质审查的生效;2024.04.12#公开
摘要:本发明实施例涉及机器人控制领域,公开了一种强化学习控制机器人的动作平滑度优化方法、设备及介质。其中,方法包括:构建策略模型,并提供用于训练策略模型的损失函数,所述策略模型用于规划机器人的末端轨迹,所述损失函数至少包含用于对所述末端轨迹进行平滑的平滑损失项;利用所述损失函数对所述策略模型进行强化学习训练。本申请实施例通过包含平滑损失项的损失函数训练得到的策略模型控制机器人运行,得到的机器人的末端轨迹更加平滑,从而提高机器人的运行效率及精度。
主权项:1.一种强化学习控制机器人的动作平滑度优化方法,其特征在于,包括:构建策略模型,并提供用于训练策略模型的损失函数,所述策略模型用于规划机器人的末端轨迹,所述损失函数至少包含用于对所述末端轨迹进行平滑的平滑损失项;利用所述损失函数对所述策略模型进行强化学习训练。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 达闼机器人股份有限公司 强化学习控制机器人的动作平滑度优化方法、设备及介质
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