【技術實現步驟摘要】
本申請涉及機器人，尤其涉及一種機器人控制方法、裝置、電子設備、計算機可讀存儲介質及計算機程序產品。
技術介紹
1、隨著機器人技術的飛速發展，視覺引導的運動控制在機器人自動化控制系統中得到了廣泛的應用。特別是以機器人相機提供視覺輸入的控制系統能夠實現機器人的自主感知與環境交互。然而，傳統的視覺運動控制方法通常需要在特定環境下進行大量測試和調整，受限于控制器的計算能力和算法的泛化性，在應對新場景時針對機器人的機械臂控制精確性較差。
技術實現思路
1、本申請實施例提供一種機器人控制方法、裝置、電子設備、計算機可讀存儲介質及計算機程序產品，能夠提高針對機器人的控制精確度。
2、本申請實施例的技術方案是這樣實現的：
3、本申請實施例提供一種機器人控制方法，所述方法包括：
4、獲取機器人的機械臂在第一時刻的第一關節狀態，以及所述機器人在所述第一時刻針對當前環境采集的環境圖像；確定所述環境圖像和所述第一關節狀態之間的第一聯合特征，并基于所述第一聯合特征對所述機械臂在第二時刻的關節狀態進行預測，得到第二關節狀態；確定對抗反饋細節，并基于所述對抗反饋細節對所述第二關節狀態進行狀態調整，得到第三關節狀態；在所述第二時刻到達時，控制所述機械臂擺動至所述第三關節狀態。
5、本申請實施例提供一種機器人控制裝置，包括：
6、獲取模塊，用于獲取機器人的機械臂在第一時刻的第一關節狀態，以及所述機器人在所述第一時刻針對當前環境采集的環境圖像；
8、調整模塊，用于確定對抗反饋細節，并基于所述對抗反饋細節對所述第二關節狀態進行狀態調整，得到第三關節狀態；
9、控制模塊，用于在所述第二時刻到達時，控制所述機械臂擺動至所述第三關節狀態。
10、在上述方案中，預測模塊，還用于對所述環境圖像進行特征提取，得到圖像特征，并對所述第一關節狀態進行特征提取，得到第一關節狀態的關節狀態特征；將所述圖像特征和所述關節狀態特征映射至潛在空間，得到所述圖像特征在所述潛在空間中的第一映射特征、所述關節狀態特征在所述潛在空間中的第二映射特征以及所述圖像特征與所述關節狀態特征之間的內在關聯；基于所述內在關聯，對所述第一映射特征和所述第二映射特征進行特征融合，得到所述環境圖像和所述第一關節狀態之間的第一聯合特征。
11、在上述方案中，預測模塊，還用于將所述第一聯合特征由所述潛在空間映射至所述第一關節狀態所在的原始空間，得到所述第一聯合特征在所述原始空間中的第三映射特征；基于所述第三映射特征對所述機械臂在第二時刻的關節狀態進行預測，得到第二關節狀態。
12、在上述方案中，調整模塊，還用于對所述第二關節狀態的關節狀態特征進行特征細化，得到所述第二關節狀態的細化關節狀態特征；將所述對抗反饋細節添加至所述細化關節狀態特征，得到強化關節狀態特征；對所述強化關節狀態特征進行特征調整，得到調整關節狀態特征，并基于所述調整關節狀態特征生成所述第三關節狀態。
13、在上述方案中，調整模塊，還用于獲取所述機器人的機械臂在第一歷史時刻的第一歷史關節狀態，所述機械臂在第二歷史時刻的第二歷史關節狀態，以及所述機器人針對所述第一歷史時刻的歷史環境采集的歷史環境圖像；確定所述歷史環境圖像和所述第一歷史關節狀態之間的第二聯合特征，并基于所述第二聯合特征對所述機械臂在所述第二歷史時刻的關節狀態進行預測，得到第一預測關節狀態；基于所述第一預測關節狀態和所述第二歷史關節狀態進行對抗學習，得到所述對抗反饋細節。
14、在上述方案中，調整模塊，還用于基于所述第一預測關節狀態和所述第二歷史關節狀態進行對抗學習，得到第一對抗反饋細節；基于所述第一對抗反饋細節對所述第一預測關節狀態進行狀態調整，得到第一調整關節狀態；基于所述第一調整關節狀態和所述第二歷史關節狀態進行對抗學習，得到第二對抗反饋細節；基于所述第二對抗反饋細節對所述第一調整關節狀態進行狀態調整，得到第二調整關節狀態，并在所述第二調整關節狀態與所述第二歷史關節狀態之間的誤差低于預設誤差時，將所述第二對抗反饋細節確定為所述對抗反饋細節。
15、在上述方案中，調整模塊，還用于對所述第一預測關節狀態進行分類，得到所述第一預測關節狀態的第一類別分值，并對所述第二歷史關節狀態進行分類，得到所述第二歷史關節狀態的第二類別分值；基于所述第一類別分值和所述第二類別分值，確定所述對抗學習的第一損失值；基于所述第一損失值確定所述第一預測關節狀態和所述第二歷史關節狀態之間的狀態差異，并基于所述狀態差異得到所述第一對抗反饋細節。
16、在上述方案中，調整模塊，還用于基于所述第一預測關節狀態和所述第二歷史關節狀態，確定第二損失和第三損失，其中，所述第二損失用于表征所述第一預測關節狀態和所述第二歷史關節狀態之間的相似程度，所述第三損失用于表征所述第一預測關節狀態對應的數據空間與所述第二歷史關節狀態對應的數據空間之間的差異程度；基于所述第二損失和所述第三損失，對所述第一預測關節狀態和所述第二歷史關節狀態進行對抗學習。
17、本申請實施例提供一種電子設備，所述電子設備包括：
18、存儲器，用于存儲計算機可執行指令或者計算機程序；
19、處理器，用于執行所述存儲器中存儲的計算機可執行指令或者計算機程序時，實現本申請實施例提供的機器人控制方法。
20、本申請實施例提供一種計算機可讀存儲介質，存儲有計算機程序或計算機可執行指令，用于被處理器執行時實現本申請實施例提供的機器人控制方法。
21、本申請實施例提供一種計算機程序產品，包括計算機程序或計算機可執行指令，所述計算機程序或計算機可執行指令被處理器執行時，實現本申請實施例提供的機器人控制方法。
22、本申請實施例具有以下有益效果：
23、通過上述方式，通過獲取機器人在第一時刻的第一關節狀態以及在第一時刻采集的環境圖像，確定第一關節狀態和環境圖像之間的第一聯合特征來學習到兩者的聯合信息，從而基于第一聯合特征對機械臂在第二時刻的關節狀態進行初次預測，得到第二關節狀態，然后，基于對抗學習確定的對抗反饋細節對第二關節狀態進行狀態調整(也即二次預測)，得到更加精準的第三關節狀態，從而基于第三關節狀態控制機器人的機械臂進行擺動，這種方式通過第一聯合特征獲取環境圖像和第一關節狀態之間的關聯性，并且通過對抗反饋細節進一步進行狀態調整，能夠更好的泛化到機器人在不同場景中的數據上，從而提高對機器人機械臂在未來的關節狀態的預測的準確性。
本文檔來自技高網...【技術保護點】
1.一種機器人控制方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述確定所述環境圖像和所述第一關節狀態之間的第一聯合特征，包括：
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一聯合特征對所述機械臂在第二時刻的關節狀態進行預測，得到第二關節狀態，包括：
4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述對抗反饋細節對所述第二關節狀態進行狀態調整，得到第三關節狀態，包括：
5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述確定對抗反饋細節，包括：
6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一預測關節狀態和所述第二歷史關節狀態進行對抗學習，得到所述對抗反饋細節，包括：
7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一預測關節狀態和所述第二歷史關節狀態進行對抗學習，得到第一對抗反饋細節，包括：
8.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一預測關節狀態和所述第二歷史關節狀態進行對抗學習，包括：
9.一種機器人控制裝置
10.一種電子設備，其特征在于，所述電子設備包括：
11.一種計算機可讀存儲介質，存儲有計算機可執行指令或者計算機程序，其特征在于，所述計算機可執行指令或者計算機程序被處理器執行時實現權利要求1至8任一項所述的方法。
12.一種計算機程序產品，包括計算機可執行指令或計算機程序，其特征在于，所述計算機可執行指令或計算機程序被處理器執行時實現權利要求1至8任一項所述的方法。
...【技術特征摘要】
1.一種機器人控制方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述確定所述環境圖像和所述第一關節狀態之間的第一聯合特征，包括：
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一聯合特征對所述機械臂在第二時刻的關節狀態進行預測，得到第二關節狀態，包括：
4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述對抗反饋細節對所述第二關節狀態進行狀態調整，得到第三關節狀態，包括：
5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述確定對抗反饋細節，包括：
6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一預測關節狀態和所述第二歷史關節狀態進行對抗學習，得到所述對抗反饋細節，包括：
7.根據權利要求6...
【專利技術屬性】
技術研發人員：徐朋朋，張華喜，閆萌，秦文龍，葛利剛，
申請(專利權)人：深圳市優必選科技股份有限公司，
類型：發明
國別省市：
還沒有人留言評論。發表了對其他瀏覽者有用的留言會獲得科技券。