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    控制方法、訓(xùn)練方法、控制組件及機器人技術(shù)

    技術(shù)編號:44172569 閱讀:7 留言:0更新日期:2025-02-06 18:19
    本申請實施例公開了一種控制方法、訓(xùn)練方法、控制組件及機器人,其中,所述控制方法應(yīng)用于機器人,所述控制方法包括:基于機器人所處的環(huán)境圖像確定針對待交互對象的第一交互位姿;基于上一個時間步的輸出指令和所述第一交互位姿,生成當(dāng)前時間步的拼接特征;將當(dāng)前時間步的拼接特征和至少一個歷史時間步的拼接特征輸入訓(xùn)練后的屬性預(yù)測模塊,得到屬性特征;所述屬性特征用于表征所述待交互對象的與影響交互相關(guān)的屬性數(shù)據(jù);將所述屬性特征和所述當(dāng)前時間步的拼接特征,輸入訓(xùn)練后的強化學(xué)習(xí)模塊,得到當(dāng)前時間步的輸出指令。這樣,強化學(xué)習(xí)模塊能夠更好地理解物體的內(nèi)在特性,在處理未見過的物體時具有較高的泛化能力。

    【技術(shù)實現(xiàn)步驟摘要】

    本申請涉及機器人控制,尤其涉及一種控制方法、訓(xùn)練方法、控制組件及機器人


    技術(shù)介紹

    1、通過機器人對關(guān)節(jié)化物體操作是一項具有挑戰(zhàn)性的任務(wù),要求對物體有深刻理解并進行順從運動,以避免損壞物體和機器人。相關(guān)技術(shù)中,利用點云輸入預(yù)測可供性圖,再通過強化學(xué)習(xí)策略預(yù)測操作動作;或者,使用多視角rgb圖像(red?green?blue,rgb)或部分點云估計部件姿態(tài),然后通過啟發(fā)式操作模塊執(zhí)行規(guī)劃動作。這些方法在處理未見過的物體時,都未具有較高的泛化能力,也未在現(xiàn)實世界中表現(xiàn)出高成功率。


    技術(shù)實現(xiàn)思路

    1、有鑒于此,本申請實施例至少提供一種控制方法、訓(xùn)練方法、控制組件及機器人。

    2、本申請實施例的技術(shù)方案是這樣實現(xiàn)的:

    3、一方面,本申請實施例提供一種控制方法,應(yīng)用于機器人,所述方法包括:基于機器人所處的環(huán)境圖像確定針對待交互對象的第一交互位姿;基于上一個時間步的輸出指令和所述第一交互位姿,生成當(dāng)前時間步的拼接特征;將當(dāng)前時間步的拼接特征和至少一個歷史時間步的拼接特征輸入訓(xùn)練后的屬性預(yù)測模塊,得到屬性特征;所述屬性特征用于表征所述待交互對象的與影響交互相關(guān)的屬性數(shù)據(jù);將所述屬性特征和所述當(dāng)前時間步的拼接特征,輸入訓(xùn)練后的強化學(xué)習(xí)模塊,得到當(dāng)前時間步的輸出指令。

    4、另一方面,本申請實施例提供一種控制模型的訓(xùn)練方法,所述控制模型包括屬性預(yù)測模塊和強化學(xué)習(xí)模塊;所述訓(xùn)練方法包括:基于第一時間步的仿真輸出指令和第二時間步的觀察數(shù)據(jù),生成第二時間步的仿真拼接特征;所述第一時間步為所述第二時間步的上一個時間步;將所述第二時間步的仿真拼接特征和至少一個歷史時間步的仿真拼接特征輸入屬性預(yù)測模塊,得到預(yù)測的仿真屬性特征;所述仿真屬性特征用于表征仿真環(huán)境中待交互的樣本對象的與影響交互相關(guān)的屬性數(shù)據(jù);將第二時間步的仿真輸出指令和目標(biāo)屬性特征輸入強化學(xué)習(xí)模塊,得到第二時間步的仿真輸出指令;所述目標(biāo)屬性特征為所述預(yù)測的仿真屬性特征或基于所述樣本對象的屬性數(shù)據(jù)生成的仿真屬性特征;在基于第二時間步的仿真輸出指令控制機器人運動后,獲取運動獎勵;基于所述預(yù)測的仿真屬性特征和所述生成的仿真屬性特征訓(xùn)練所述屬性預(yù)測模塊,并基于所述運動獎勵通過強化學(xué)習(xí)方式訓(xùn)練所述強化學(xué)習(xí)模塊。

    5、再一方面,本申請實施例提供一種控制組件,設(shè)置于機器人中,所述控制組件包括:確定單元,用于基于機器人所處的環(huán)境圖像確定針對待交互對象的第一交互位姿;生成單元,用于基于上一個時間步的輸出指令和所述第一交互位姿,生成當(dāng)前時間步的拼接特征;第一輸入單元,用于將當(dāng)前時間步的拼接特征和至少一個歷史時間步的拼接特征輸入訓(xùn)練后的屬性預(yù)測模塊,得到屬性特征;所述屬性特征用于表征所述待交互對象的與影響交互相關(guān)的屬性數(shù)據(jù);第二輸入單元,用于將所述屬性特征和所述當(dāng)前時間步的拼接特征,輸入訓(xùn)練后的強化學(xué)習(xí)模塊,得到當(dāng)前時間步的輸出指令。

    6、又一方面,本申請實施例提供一種機器人,所述機器人包括上述的控制組件。

    7、本申請實施例中,強化學(xué)習(xí)模塊在輸出指令時能夠考慮待交互對象的與影響交互相關(guān)的屬性數(shù)據(jù)、交互位姿以及歷史輸出指令,減少對視覺的依賴,更好地理解物體的內(nèi)在特性,在處理未見過的物體時具有較高的泛化能力,在現(xiàn)實世界中表現(xiàn)出高成功率,并且減少仿真到現(xiàn)實的差距。

    8、應(yīng)當(dāng)理解的是,以上的一般描述和后文的細節(jié)描述僅是示例性和解釋性的,而非限制本申請的技術(shù)方案。

    本文檔來自技高網(wǎng)...

    【技術(shù)保護點】

    1.一種控制方法,其特征在于,應(yīng)用于機器人,所述方法包括:

    2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述訓(xùn)練后的屬性預(yù)測模塊和所述訓(xùn)練后的強化學(xué)習(xí)模塊是在利用仿真環(huán)境中待交互的樣本對象的與影響交互相關(guān)的屬性數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練后得到的;

    3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述方法還包括:

    4.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述屬性預(yù)測模塊的訓(xùn)練方法包括:

    5.一種控制模型的訓(xùn)練方法,其特征在于,所述控制模型包括屬性預(yù)測模塊和強化學(xué)習(xí)模塊;所述訓(xùn)練方法包括:

    6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法,其特征在于,所述控制模型還包括編碼模塊;所述訓(xùn)練方法還包括:

    7.根據(jù)權(quán)利要求5或6所述的方法,其特征在于,所述運動獎勵包括以下至少之一:任務(wù)感知獎勵和運動感知獎勵;所述任務(wù)感知獎勵用于鼓勵所述機器人執(zhí)行期望的運動序列;所述運動感知獎勵用于鼓勵所述機器人執(zhí)行平滑的運動;

    8.根據(jù)權(quán)利要求5或6所述的方法,其特征在于,所述基于第二時間步的仿真輸出指令控制機器人運動,包括:對所述仿真輸出指令進行縮放,得到仿真控制指令;基于所述仿真控制指令控制所述機器人運動;

    9.一種控制組件,其特征在于,設(shè)置于機器人中,所述控制組件包括:

    10.一種機器人,其特征在于,所述機器人包括如權(quán)利要求9所述的控制組件。

    ...

    【技術(shù)特征摘要】

    1.一種控制方法,其特征在于,應(yīng)用于機器人,所述方法包括:

    2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述訓(xùn)練后的屬性預(yù)測模塊和所述訓(xùn)練后的強化學(xué)習(xí)模塊是在利用仿真環(huán)境中待交互的樣本對象的與影響交互相關(guān)的屬性數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練后得到的;

    3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述方法還包括:

    4.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述屬性預(yù)測模塊的訓(xùn)練方法包括:

    5.一種控制模型的訓(xùn)練方法,其特征在于,所述控制模型包括屬性預(yù)測模塊和強化學(xué)習(xí)模塊;所述訓(xùn)練方法包括:

    6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法,其特征在于,所述控制模型還包括編碼模塊...

    【專利技術(shù)屬性】
    技術(shù)研發(fā)人員:王鶴杜迅勇吉瑞什·南迪拉具王紀龍
    申請(專利權(quán))人:北京銀河通用機器人有限公司
    類型:發(fā)明
    國別省市:

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