一种多模异构信息融合的机器人装配技能学习方法及系统

摘要

本发明公开了一种多模异构信息融合的机器人装配技能学习方法及系统，其方法包括：对机器人进行初始化启动，采集所述机器人的各类感知信息；基于神经网络模型对所述各类感知信息进行多模异构融合处理，生成融合特征向量输出；将所述融合特征向量导入深度强化学习算法中进行训练，获取所述机器人的最新动作指令；利用阻抗控制器对所述最新动作指令进行响应，生成位姿控制信号，并通过所述位姿控制信号控制所述机器人完成装配任务。在本发明实施例中，通过结合多模异构信息融合方法与深度强化学习算法在机器人装配技能学习的应用，可提高机器人对复杂环境变化的感知能力与适应能力。