一种基于目标引导的机器人分层强化学习控制系统

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一种基于目标引导的机器人分层强化学习控制系统
申请号:CN202510404626
申请日期:2025-04-01
公开号:CN120326599A
公开日期:2025-07-18
类型:发明专利
摘要
本发明公开一种基于目标引导的分层强化学习控制系统,属机器人控制领域。系统包括:视觉位姿预测模块,经改进YOLOv8算法对环境中目标物体位姿进行实时检测和跟踪,获得实时环境数据;上层决策子系统,能根据上层决策目标和实时环境数据的当前状态,评估任务进度,并选择对应的中层操作目标;中层规划子系统,能根据当前状态和中层操作目标,生成传给下层控制子系统的机器人规划动作;下层控制子系统,能结合机器人对应的深度运动学模型和深度动力学模型,通过机器人运动轨迹插值后,结合阻抗控制控制机器人的实际运动轨迹以精确执行操作动作。该系统经分层强化学习,各层级能有效协同,提升机器人在复杂任务中的决策效率和执行效果。
技术关键词
分层强化学习 子系统 强化学习网络 子模块 决策 控制系统 规划 阻抗控制器 物体 机器人运动轨迹 柔性 算法 模块通信 机械臂末端执行器 控制策略 卡尔曼滤波