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申请/专利权人：大连理工大学;清华大学
申请日：2024-03-01
公开（公告）日：2024-05-31
公开（公告）号：CN118114557A
主分类号：G06F30/27
分类号：G06F30/27;B25J15/00;B25J19/00;G06F30/17;G06F119/14
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.06.18#实质审查的生效;2024.05.31#公开
摘要：本发明提出一种基于SAC强化学习算法结合B样条曲面曲线原理的平行夹具形状设计算法。本发明利用强化学习的方法，通过一系列步骤自动生成平行夹具形状。具体步骤包括设计平行夹具形状空间、确定状态表示与动作空间设计、设置抓取奖励机制、构建夹具形状生成网络以及进行生成网络的更新与训练。通过基于给定物体和经过训练的策略网络进行动作选择，并通过使用可微力闭合矩阵的奇异值分解和条件数约束等技术来提高抓取性能，本发明实现了可实用的夹具形状的自动生成。采用强化学习算法，该方法实现了平行夹具形状生成的自动化和可泛化，使其具备智能化且具有良好的力学稳定鲁棒性。
主权项：1.一种基于SAC强化学习算法的平行夹具形状生成方法，其特征在于，步骤包括：步骤S1：CUBE型夹具形状空间设计；步骤S2：状态表示与动作空间设计；步骤S3：基于pybullet碰撞检测下的奖励设置；步骤S4：定义状态空间S,定义动作空间A包括夹具形状参数的可调范围,定义奖励函数Qs,a来评估夹具在特定状态下采取特定动作的效果步骤S5：基于SAC强化学习算法实现夹具形状生成网络的更新与训练；步骤S6：基于给定物体自动生成夹具形状，利用训练好的策略网络实现动作选择，实现最大步数为20步的形状改变，从而自动生成最终的夹具形状。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 大连理工大学;清华大学 一种基于SAC强化学习算法的平行夹具形状生成方法
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