基于深度强化学习的机器人穿刺路径自主选取方法
- 专利权人:
- 东北大学
- 发明人:
- 王斐,周海祥,高启明,向鑫彦
- 申请号：
- CN201910285790.5
- 公开号：
- CN110013312A
- 申请日:
- 2019.10.04
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2019
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明属于信息控制技术,尤其涉及一种基于深度强化学习的机器人穿刺路径自主选取方法。该方法包括:获取初始化后的机械臂的传感器信息,其中,调整机械臂末端使传感器位于垂直X0Y平面上方的预设高度处;所述传感器包括力传感器和位置传感器;根据传感器信息,采用预先训练的神经网络模型,对机械臂发出下一动作指令,直至机械臂末端达到预先指定终点;其中,所述预先训练的神经网络模型为基于深度强化学习算法训练的神经网络。本发明提供的方法,在保证穿刺精度的同时优化路径选取及效率。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
