摘要
本申请实施例提供一种灵巧手控制方法、设备、智能体及存储介质,该方法包括获取传感器数据,对传感器数据进行预处理,获得输入信息,输入信息包括环境信息和灵巧手的状态信息,将输入信息输入小脑模型中,获得对应的控制指令,小脑模型包括轨迹规划模型和运动控制器,轨迹规划模型用于根据输入信息输出对应的轨迹规划结果,运动控制器用于将轨迹规划结果转换为对应的控制指令,运动控制器是基于模型预测控制算法将小脑模型神经网络与全身动力学模型相结合得到的,根据控制指令对灵巧手的执行机构模块进行驱动控制。本申请实施例提供的灵巧手控制方法,能够提高控制的灵活性和精确性。
技术关键词
小脑模型神经网络
灵巧手控制
运动控制器
训练神经网络
模型预测控制算法
轨迹
规划
计算机执行指令
训练样本集
执行机构模块
传播算法
力矩
遥操作系统控制
模仿学习方法
传感器
注意力
深度学习技术
物理
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波形采样数据
栅极驱动器
氮化镓
功耗
特征参数提取
发电厂直流系统
SOH预测方法
集合经验模态分解
引入注意力机制
卷积神经网络模型
训练神经网络模型
深度神经网络
深度优先搜索
移动设备
精度