公开(公告)号：CN114918918B

公开(公告)日：2023-07-25

申请号：CN202210581185.4

申请日：2022-05-26

Applicant: 东南大学

Inventor： 钱堃 ,  段波伊 ,  景星烁 ,  张天浩 ,  张卓旸

IPC: B25J9/16

Abstract: 本发明涉及机器人抓取操作领域，公开一种含领域自适应的机器人乱序目标推抓方法，包括以下步骤：1）搭建与真实场景相似的仿真环境，训练推‑抓操作协同策略的深度强化学习模型；2）分别在真实环境和仿真环境中采集样本，进行相应预处理构成用于训练图像迁移网络的数据集；3）构建基于多级注意力聚合及一致性约束的双向域对抗迁移网络，在所采集的非配对图像数据集上进行训练，实现将实物图像迁移为伪仿真图像并且迁移效果满足机器人推‑抓场景中的任务一致性；4）将解耦训练的图像迁移模块和机器人操作技能模型进行级联部署，实现机器人对现实环境中物体的乱序推散和抓取。本发明可用于基于RGB‑D相机的机器人乱序目标抓推协同策略迁移学习问题。

公开(公告)号：CN114918918A

公开(公告)日：2022-08-19

申请号：CN202210581185.4

申请日：2022-05-26

Applicant: 东南大学

Inventor： 钱堃 ,  段波伊 ,  景星烁 ,  张天浩 ,  张卓旸

IPC: B25J9/16

Abstract: 本发明涉及机器人抓取操作领域，公开一种含领域自适应的机器人乱序目标推抓方法，包括以下步骤：1）搭建与真实场景相似的仿真环境，训练推‑抓操作协同策略的深度强化学习模型；2）分别在真实环境和仿真环境中采集样本，进行相应预处理构成用于训练图像迁移网络的数据集；3）构建基于多级注意力聚合及一致性约束的双向域对抗迁移网络，在所采集的非配对图像数据集上进行训练，实现将实物图像迁移为伪仿真图像并且迁移效果满足机器人推‑抓场景中的任务一致性；4）将解耦训练的图像迁移模块和机器人操作技能模型进行级联部署，实现机器人对现实环境中物体的乱序推散和抓取。本发明可用于基于RGB‑D相机的机器人乱序目标抓推协同策略迁移学习问题。