基于神经网络的机械臂动作示教学习策略

摘要

针对服务型机器人面向多样化工作时的运动问题,设计一种基于示教学习机制与神经网络方法的机械臂动作学习策略,该策略系统包括信息获取模块、自主学习模块和任务执行模块三个部分.首先,由信息获取模块采集示教过程中的状态信息;其次,构建神经网络模型并通过示教数据的训练得到机械臂动作策略;然后,任务执行模块获取目标任务并采集当前状态信息输入神经网络,根据神经网络输出的策略使机械臂完成指定任务.仿真实验结果表明,该方法能够实现对机械臂动作的学习,并且具有一定的泛化性.