摘要
本公开提供了一种控制参数生成方法、模型训练方法及装置,涉及人工智能技术领域。具体实现方案包括:利用随机噪声向量,对机器人的样本关节状态进行加噪处理,得到扰动关节状态;将与样本关节状态匹配的动作执行器的末端位姿参数作为约束条件,利用待训练的神经网络模型,确定与扰动关节状态匹配的预测噪声向量;基于预测噪声向量,对扰动关节状态进行去噪处理,得到预测关节状态;基于随机噪声向量和预测噪声向量,确定模型代价函数;根据模型代价函数,调节神经网络模型的模型参数,得到经训练的目标网络模型。
技术关键词
关节
控制参数生成方法
神经网络模型
噪声预测
模型训练方法
随机噪声
机器人
噪声强度
执行器
样本
多层感知机
机械臂
参数调节模块
预测误差
模型训练装置
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关节
力矩传感器
自动对位机构
对接机构
安装底座
谐波发生器
无轴电机
减速器壳体
机器人
电机壳体
深度神经网络模型
噪声图像
鲁棒性评估方法
预测类别
分类准确率
智能识别方法
多义词
文本检测模型
参数估计法
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