一种面向稀疏奖励的深度强化学习机械臂抓取方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202410677163.7

申请日：

2024-05-29

公开(公告)号：

CN118493388A

公开(公告)日：

2024-08-16

发明(设计)人：

杨春雨李博论韩可可刘晓敏周林娜张鑫马磊王国庆

申请人：

中国矿业大学

申请人地址：

221000 江苏省徐州市铜山区大学路1号

IPC主分类号：

B25J9/16

IPC分类号：

代理机构：

南京经纬专利商标代理有限公司 32200

代理人：

潘文龙

法律状态：

实质审查的生效

国省代码：

江苏省徐州市

引用

下载

收藏

法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2024-09-03	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):B25J 9/16申请日:20240529
2024-08-16	公开	公开
2025-03-11	授权	授权

共 50 条

[1]

一种面向稀疏奖励的深度强化学习机械臂抓取方法 [P].

杨春雨 ;

李博论 ;

韩可可 ;

刘晓敏 ;

周林娜 ;

张鑫 ;

马磊 ;

王国庆 .

中国专利 :CN118493388B ,2025-03-11

[2]

一种高效的机械臂抓取深度强化学习奖励训练方法及系统 [P].

刘成 ;

汪霖 ;

郑春燕 ;

张晨升 ;

李银奎 ;

赵启轩 ;

马俊飞 ;

曲瑞 ;

王新宇 .

中国专利 :CN112975977B ,2021-06-18

[3]

一种基于平面视觉深度强化学习的机械臂抓取控制方法 [P].

许虹 ;

顾兢兢 ;

沈湘洮 .

中国专利 :CN113524196A ,2021-10-22

[4]

一种融合进化算法与深度强化学习的机械臂抓取方法 [P].

周庆国 ;

周雨 ;

王金强 ;

郭岚 ;

雍宾宾 ;

刘传义 ;

肖杰 ;

蒋远博 ;

马伟霞 .

中国专利 :CN121132666A ,2025-12-16

[5]

面向机械臂抓取任务的知识图谱深度强化学习迁移系统 [P].

李跃 ;

刘少坤 ;

高金宝 ;

邵子平 .

中国专利 :CN112966591B ,2021-06-15

[6]

一种基于专家状态学习的机械臂无奖励强化学习方法 [P].

杨杰龙 ;

闫平 ;

黄道缘 ;

钟石峰 .

中国专利 :CN119526382A ,2025-02-28

[7]

一种基于专家状态学习的机械臂无奖励强化学习方法 [P].

杨杰龙 ;

闫平 ;

黄道缘 ;

钟石峰 .

中国专利 :CN119526382B ,2025-12-26

[8]

一种基于强化学习的机械臂动态物体抓取方法 [P].

张诗笛 ;

毕运波 .

中国专利 :CN116945180B ,2025-12-26

[9]

一种基于深度强化学习的机械臂协作自主抓取方法 [P].

王俊生 ;

李晓甜 .

中国专利 :CN119871446A ,2025-04-25

[10]

一种考虑示教关键点的深度强化学习机械臂路径规划方法 [P].

杨晓楠 ;

万琳 ;

孙德雨 ;

郝佳 ;

牛红伟 ;

房浩楠 .

中国专利 :CN120326620A ,2025-07-18

← 1 2 3 4 5 →