基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的機(jī)械臂抓取操作決策研究
【文章頁數(shù)】:84 頁
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
圖1.4各類型候選抓取姿態(tài)
浙江大學(xué)碩士學(xué)位論文?1緒論??圖1.3分割網(wǎng)絡(luò)用于抓取位姿估計(jì)流程圖示例??絡(luò)回歸出最優(yōu)的抓取位姿,或者用基于采樣的方法選出候選抓取位姿,利用CNN網(wǎng)絡(luò)評(píng)??估出最優(yōu)的抓取姿態(tài)。這類方法解決的問題是在一個(gè)或者一堆物體中成功地完成抓取這??個(gè)動(dòng)作,換言之,在每次的抓取操作中,機(jī)械....
圖1.3分割網(wǎng)絡(luò)用于抓取位姿估計(jì)流程圖示例??
浙江大學(xué)碩士學(xué)位論文?1緒論??圖1.3分割網(wǎng)絡(luò)用于抓取位姿估計(jì)流程圖示例??絡(luò)回歸出最優(yōu)的抓取位姿,或者用基于采樣的方法選出候選抓取位姿,利用CNN網(wǎng)絡(luò)評(píng)??估出最優(yōu)的抓取姿態(tài)。這類方法解決的問題是在一個(gè)或者一堆物體中成功地完成抓取這??個(gè)動(dòng)作,換言之,在每次的抓取操作中,機(jī)械....
圖1.6卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過對(duì)特定物體示教數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)后,可回歸機(jī)械臂末端執(zhí)行的動(dòng)作??
1緒論?浙江大學(xué)碩士學(xué)位論文??物中采集大規(guī)模抓取數(shù)據(jù)集的代價(jià)是非常昂貴的,Jeffrey在仿真環(huán)境中生成了?670w組點(diǎn)??云圖來訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)估計(jì)候選抓取位姿的魯棒性[18]。表1.1對(duì)比了已有的一些大規(guī)模機(jī)械臂的??抓取數(shù)據(jù)集。??表1.1幾種自動(dòng)采集的機(jī)械臂抓取數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)規(guī)模對(duì)....
圖1.5左圖為谷歌機(jī)械臂抓取數(shù)據(jù)采集“農(nóng)場”,右圖為采集的物體集合??
1緒論?浙江大學(xué)碩士學(xué)位論文??物中采集大規(guī)模抓取數(shù)據(jù)集的代價(jià)是非常昂貴的,Jeffrey在仿真環(huán)境中生成了?670w組點(diǎn)??云圖來訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)估計(jì)候選抓取位姿的魯棒性[18]。表1.1對(duì)比了已有的一些大規(guī)模機(jī)械臂的??抓取數(shù)據(jù)集。??表1.1幾種自動(dòng)采集的機(jī)械臂抓取數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)規(guī)模對(duì)....
本文編號(hào):3932615
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