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申请/专利权人：山东大学
摘要：本发明提出了一种基于度量学习和元强化学习的机器人装配方法及系统，从源域中习得元策略，利用度量学习衡量不同样本间距离，进而在目标域中将通用策略更快泛化为适用于特定任务新任务的策略，相比于每个新任务都需要重新训练，本发明所提方法能够基于通用策略更快地泛化到不同的新任务中，提升学习效果，提高机器人装配的智能化水平。
主权项：1.一种基于度量学习和元强化学习的机器人装配方法，其特征在于，包括：获取源域中机械臂装配的多个训练样本集，每个训练样本集包括同一任务的多个训练样本；基于所获取的多个训练样本集，对强化学习网络进行训练，直至网络收敛，得到目标强化学习网络；其中，在强化学习网络训练过程中，基于元学习网络将历史训练过的数据和当前训练任务数据进行比对，得到用于强化学习网络训练的数据；基于度量学习计算目标域中新任务与源域中测试样本之间的距离，来表征源域中测试样本与目标域中新任务之间的相似度；基于相似度的计算确定用于新任务策略训练的测试样本，在新任务上对所述目标强化学习网络进行强化学习更新训练，直至网络收敛，得到新任务装配策略。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东大学 一种基于度量学习和元强化学习的机器人装配方法及系统
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