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申请/专利权人：兰州大学
摘要：本申请提供了一种基于语言指引的物体抓取方法和装置、电子设备及介质，属于人工智能技术领域，通过获取环境状态图像和语言指令，根据语言指令，从环境状态图像中确定目标物体位置信息，目标物体位置信息为待抓取的目标物体的物体位置信息，通过预设的动作生成网络对目标物体位置信息进行动作生成，得到机械臂的末端位置信息，根据末端位置信息控制机械臂对目标物体进行物体抓取，提高了物体抓取的准确性。本申请受基金项目：国家自然科学基金项目U22B2040，62233003资助。
主权项：1.基于语言指引的物体抓取方法，其特征在于，所述方法包括：获取环境状态图像和语言指令；根据所述语言指令，从所述环境状态图像中确定目标物体位置信息；所述目标物体位置信息为待抓取的目标物体的物体位置信息；通过预设的动作生成网络对所述目标物体位置信息进行动作生成，得到机械臂的末端位置信息；根据所述末端位置信息控制所述机械臂对所述目标物体进行物体抓取；所述动作生成网络根据以下步骤训练得到：获取样本语言指令和样本物体状态信息；通过第一预设模型，对所述样本语言指令和所述样本物体状态信息进行动作生成得到样本初始动作，并获取所述机械臂执行所述样本初始动作得到的初始奖励；根据所述样本初始动作更新所述样本物体状态信息，得到候选物体状态信息；通过第二预设模型，对所述候选物体状态信息进行动作生成得到样本候选动作，并根据所述候选物体状态信息和样本候选动作得到候选奖励；根据所述初始奖励和所述候选奖励更新所述第一预设模型的第一模型参数；根据所述第一模型参数更新所述第二预设模型的第二模型参数；将更新后的所述第一预设模型或者更新后的所述第二预设模型作为所述动作生成网络；其中，所述第一预设模型为源网络，所述第一预设模型为进行动作选择和更新Q值的网络，所述第二预设模型为目标网络，所述第二预设模型用于提供根据下一状态选择的下一动作的目标Q值，以利用目标Q值更新所述第一预设模型的模型参数；所述第一模型参数为所述第一预设模型的模型参数；所述第二模型参数为所述第二预设模型的模型参数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 兰州大学 基于语言指引的物体抓取方法和装置、电子设备及介质
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