基于语义域自适应的机器人技能虚实迁移学习方法及系统

本发明提供一种基于语义域自适应的机器人技能虚实迁移学习方法及系统，该方法包括：S1.构建仿真环境，生成仿真环境对应的感知语义标签，构成源域仿真图像与标签对样本集；S2.输入仿真图像与实物图像，使用基于对抗学习的语义域自适应方法训练语义抽象网络模型；S3.使用仿真语义基于强化学习方法对机器人技能策略神经网络进行训练，得到机器人系统技能策略模型；S4.使用语义抽象神经网络模型将真实环境图像转换为语义信息，将实物语义信息输入至机器人技能策略神经网络模型中得到实时的机器人控制指令。本发明能够实现对机器人技能策略的高效、安全地虚实迁移，具有实现操作简单、迁移性能强、安全可靠性以及效率高等优点。