基于深度强化学习的机械臂抓取操作决策研究

基于深度强化学习的机械臂抓取操作决策研究基于深度强化学习的机械臂抓取操作决策研究摘要：机械臂抓取操作是机器人在现实世界中进行物体抓取和操控行为时的关键技术。传统的抓取策略往往基于规则和经验，对于不同形

基于深度强化学习的机械臂抓取操作决策研究 基于深度强化学习的机械臂抓取操作决策研究 摘要：机械臂抓取操作是机器人在现实世界中进行物体抓取和操控 行为时的关键技术。传统的抓取策略往往基于规则和经验，对于不同形 状、材质和尺寸的物体具有很大的局限性。本论文研究使用深度强化学 习算法，结合深度神经网络与强化学习框架，实现机械臂抓取操作决策 的自主学习与优化。 关键词：机械臂，深度强化学习，抓取操作，深度神经网络，强化 学习 1. 引言 机械臂抓取操作在机器人领域中具有广泛的应用前景。但是，由于 物体的多样性和环境的不确定性，传统的抓取系统往往在适应不同场景 时存在一定的局限性。而深度强化学习算法的发展为解决这一问题提供 了新的思路。通过将深度神经网络与强化学习框架相结合，机械臂可以 通过自主学习与优化来实现更精准和灵活的抓取操作决策。 2. 相关工作 深度学习在近年来取得了巨大的突破，并在图像识别、语音处理等 领域取得了显著的成果。然而，将深度学习应用于机械臂抓取操作中并 不直接，因为机械臂抓取需要对物体进行精确的位置和姿态估计。深度 强化学习算法的引入解决了这一问题。研究人员通过将深度神经网络用 作感知和决策模块，并使用强化学习框架进行学习与优化，实现了在不 同场景下高效抓取操作的自主决策。 3. 深度强化学习算法 深度强化学习算法结合了深度神经网络和强化学习框架。首先，使 用深度神经网络作为感知模块，对环境中的物体进行识别和观测。然 后，使用强化学习框架中的价值函数或策略函数来进行决策和行动选