【技術(shù)實現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)屬于機(jī)器人控制和模仿學(xué)習(xí)領(lǐng)域，尤其是一種用于機(jī)器人控制任務(wù)的自適應(yīng)記憶增強(qiáng)模仿學(xué)習(xí)方法。
技術(shù)介紹
1、機(jī)器人控制在制造、醫(yī)療、服務(wù)等領(lǐng)域具有廣泛應(yīng)用，其中模仿學(xué)習(xí)作為一種重要的機(jī)器人控制方法，能夠讓機(jī)器人通過觀察和模仿人類專家的動作來學(xué)習(xí)完成復(fù)雜任務(wù)。在實際應(yīng)用場景中，機(jī)器人往往需要處理來自視覺、力觸覺和位置等多個傳感器的異構(gòu)數(shù)據(jù)，并且要求在動態(tài)變化的環(huán)境中實時做出準(zhǔn)確的控制決策。因此，開發(fā)具有適應(yīng)性和魯棒性的機(jī)器人控制算法，對于提高機(jī)器人在復(fù)雜環(huán)境下的任務(wù)執(zhí)行能力具有重要意義。
2、目前，研究人員已經(jīng)提出了多種基于模仿學(xué)習(xí)的機(jī)器人控制方法。行為克隆（behavior?cloning）通過直接學(xué)習(xí)專家示范的狀態(tài)-動作映射來訓(xùn)練控制策略，但容易出現(xiàn)誤差累積問題。逆強(qiáng)化學(xué)習(xí)（inverse?reinforcement?learning）則試圖從專家示范中推斷獎勵函數(shù)，再通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)優(yōu)化控制策略，但計算復(fù)雜度高且難以處理多模態(tài)數(shù)據(jù)。基于記憶的方法（memory-based?methods）通過存儲和檢索歷史經(jīng)驗來輔助決策，但現(xiàn)有方法往往采用固定的記憶結(jié)構(gòu)，缺乏對記憶內(nèi)容的動態(tài)管理機(jī)制。此外，一些研究嘗試結(jié)合注意力機(jī)制和多模態(tài)融合技術(shù)來提高控制性能，但這些方法在處理長時序依賴和跨模態(tài)交互時仍面臨挑戰(zhàn)。
3、現(xiàn)有技術(shù)方案存在以下具體問題：首先，多模態(tài)數(shù)據(jù)的采樣頻率不一致導(dǎo)致特征無法精確對齊，影響了狀態(tài)表示的準(zhǔn)確性；其次，記憶模塊使用固定的存儲策略，無法根據(jù)任務(wù)需求動態(tài)調(diào)整記憶重要性，導(dǎo)致記憶資源利用效率
技術(shù)實現(xiàn)思路
1、專利技術(shù)目的，提供一種用于機(jī)器人控制任務(wù)的自適應(yīng)記憶增強(qiáng)模仿學(xué)習(xí)方法，以期能夠解決現(xiàn)有技術(shù)存在的至少一個技術(shù)問題。
2、技術(shù)方案，用于機(jī)器人控制任務(wù)的自適應(yīng)記憶增強(qiáng)模仿學(xué)習(xí)方法，包括如下步驟：
3、s1、獲取原始多模態(tài)數(shù)據(jù)，對原始多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，得到標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)；基于標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)，利用預(yù)設(shè)時間窗口進(jìn)行采樣和特征提取，得到時序?qū)R特征；基于時序?qū)R特征，采用自適應(yīng)加權(quán)層次方法構(gòu)建特征層次，得到層次化特征表示；其中原始多模態(tài)數(shù)據(jù)包括視覺數(shù)據(jù)、力反饋數(shù)據(jù)和位置數(shù)據(jù)；
4、s2、基于層次化特征表示，構(gòu)建包含短期記憶、工作記憶和長期記憶的分層結(jié)構(gòu)，得到初始化記憶結(jié)構(gòu)；基于層次化特征表示，計算記憶重要性指標(biāo)，得到記憶重要性評分；基于記憶重要性評分，對初始化記憶結(jié)構(gòu)進(jìn)行動態(tài)更新，得到更新后的記憶結(jié)構(gòu)；
5、s3、獲取原始當(dāng)前狀態(tài)，對原始當(dāng)前狀態(tài)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，得到標(biāo)準(zhǔn)化當(dāng)前狀態(tài)；計算標(biāo)準(zhǔn)化當(dāng)前狀態(tài)與更新后的記憶結(jié)構(gòu)的相關(guān)性得分；基于相關(guān)性得分，進(jìn)行記憶檢索，得到多模態(tài)檢索記憶；對多模態(tài)檢索記憶進(jìn)行自適應(yīng)融合，得到整合記憶表示；
6、s4、基于標(biāo)準(zhǔn)化當(dāng)前狀態(tài)、整合記憶表示和預(yù)存儲的當(dāng)前動作，對當(dāng)前狀態(tài)-動作對進(jìn)行近鄰樣本搜索，得到近鄰樣本集；基于近鄰樣本集和預(yù)存儲的原始獎勵，計算塑形獎勵值，得到塑形獎勵；
7、s5、基于塑形獎勵和整合記憶表示，構(gòu)建預(yù)定個數(shù)的損失函數(shù)分量并組合，得到總損失函數(shù)；基于總損失函數(shù)和預(yù)設(shè)的初始策略參數(shù)，進(jìn)行策略網(wǎng)絡(luò)參數(shù)更新，得到更新后的策略參數(shù)。
8、有益效果，本專利技術(shù)通過多層次的數(shù)據(jù)處理、自適應(yīng)的記憶管理、智能的記憶檢索、優(yōu)化的獎勵計算和高效的策略學(xué)習(xí)，提供了準(zhǔn)確的記憶支持，實現(xiàn)了高效的記憶管理和機(jī)器人控制任務(wù)的高效學(xué)習(xí)與精確執(zhí)行。
本文檔來自技高網(wǎng)...【技術(shù)保護(hù)點】
1.用于機(jī)器人控制任務(wù)的自適應(yīng)記憶增強(qiáng)模仿學(xué)習(xí)方法，其特征在于，包括如下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的用于機(jī)器人控制任務(wù)的自適應(yīng)記憶增強(qiáng)模仿學(xué)習(xí)方法，其特征在于，步驟S1進(jìn)一步為：
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的用于機(jī)器人控制任務(wù)的自適應(yīng)記憶增強(qiáng)模仿學(xué)習(xí)方法，其特征在于，步驟S2進(jìn)一步為：
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的用于機(jī)器人控制任務(wù)的自適應(yīng)記憶增強(qiáng)模仿學(xué)習(xí)方法，其特征在于，步驟S3進(jìn)一步為：
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的用于機(jī)器人控制任務(wù)的自適應(yīng)記憶增強(qiáng)模仿學(xué)習(xí)方法，其特征在于，步驟S4進(jìn)一步為：
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的用于機(jī)器人控制任務(wù)的自適應(yīng)記憶增強(qiáng)模仿學(xué)習(xí)方法，其特征在于，步驟S5進(jìn)一步為：
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的用于機(jī)器人控制任務(wù)的自適應(yīng)記憶增強(qiáng)模仿學(xué)習(xí)方法，其特征在于，步驟S11進(jìn)一步為：
8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的用于機(jī)器人控制任務(wù)的自適應(yīng)記憶增強(qiáng)模仿學(xué)習(xí)方法，其特征在于，步驟S22進(jìn)一步為：
9.根據(jù)權(quán)利要求6所述的用于機(jī)器人控制任務(wù)的自適應(yīng)記憶增強(qiáng)模仿學(xué)習(xí)方法，其特征在于，步
10.根據(jù)權(quán)利要求6所述的用于機(jī)器人控制任務(wù)的自適應(yīng)記憶增強(qiáng)模仿學(xué)習(xí)方法，其特征在于，步驟S42進(jìn)一步為：
...【技術(shù)特征摘要】
1.用于機(jī)器人控制任務(wù)的自適應(yīng)記憶增強(qiáng)模仿學(xué)習(xí)方法，其特征在于，包括如下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的用于機(jī)器人控制任務(wù)的自適應(yīng)記憶增強(qiáng)模仿學(xué)習(xí)方法，其特征在于，步驟s1進(jìn)一步為：
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的用于機(jī)器人控制任務(wù)的自適應(yīng)記憶增強(qiáng)模仿學(xué)習(xí)方法，其特征在于，步驟s2進(jìn)一步為：
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的用于機(jī)器人控制任務(wù)的自適應(yīng)記憶增強(qiáng)模仿學(xué)習(xí)方法，其特征在于，步驟s3進(jìn)一步為：
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的用于機(jī)器人控制任務(wù)的自適應(yīng)記憶增強(qiáng)模仿學(xué)習(xí)方法，其特征在于，步驟s4進(jìn)一步為：
6.根據(jù)權(quán)...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：李一航，張希，
申請(專利權(quán))人：中科南京人工智能創(chuàng)新研究院，
類型：發(fā)明
國別省市：
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