一种转换仿真结果到真实世界的视觉运动控制方法

摘要

本发明中提出的一种转换仿真结果到真实世界的视觉运动控制方法，其主要内容包括：数据生成和训练方法，其过程为，首先利用逆向运动学的理论生成一系列线性路径进行训练，在训练过程中对产生图像的颜色、位置等信息进行服从一定分布定律的采样，此外加入人为制造的背景噪声(杂质)来逼近真实世界的数据，最后利用卷积网络和长短时记忆网络进行视觉运动的控制训练。本发明可以克服大规模采集真实世界数据的难度，提供一个基于笛卡尔空间的路径生成方法，同时提高了视觉运动控制的准确性及其训练规模的可拓展性。