基于深度学习的机械臂自动训练方法及系统、电子设备

本发明提供了一种基于深度学习的机械臂自动训练方法及系统、电子设备，包括：利用机械臂的主臂遥操作从臂，进行数据收集，获取主臂的第一位置信息以及从臂的第一对象信息，并将所述主臂的第一位置信息和从臂的第一对象信息按照第一预设比例划分为训练数据集和验证数据集；利用所述训练数据集和验证数据集训练ACT机械臂自动训练模型；利用验证数据集对训练完成的ACT机械臂自动训练模型进行模型优化，优化模型参数，并输出优化后的模型参数文件，解决了现有技术无法使用已训练完成的模型继续优化模型的问题，极大的提高了模型的性能，很大程度上提高了本发明的智能化程度、可用性和可靠性。