用于具身智能体的自动化任务无关数据采集方法、动作预测模型的训练方法、装置、设备及存储介质

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用于具身智能体的自动化任务无关数据采集方法、动作预测模型的训练方法、装置、设备及存储介质
申请号:CN202510771307
申请日期:2025-06-10
公开号:CN120823643A
公开日期:2025-10-21
类型:发明专利
摘要
本发明提供一种用于具身智能体的自动化任务无关数据采集方法、动作预测模型的训练方法、装置、设备及存储介质,涉及具身智能体技术领域。该任务无关数据采集方法通过将末端执行器的3D位置可行范围定义为有界的工作空间立方体;通过近端策略优化算法训练强化学习网络;在工作空间立方体中随机采样目标点作为目标点3D位置,利用强化学习网络生成对应的机械臂的关节位置,并构建位置映射;在实际空间中驱动机械臂的末端执行器随机采样,记录在末端执行器随机采样的过程中,获取到的末端执行器到达3D采样位置时的采样图像,将采样图像和对应的关节位置作为机械臂的任务无关数据。实现数据收集过程更加简单且易于扩展和支持数据的跨任务复用。
技术关键词
末端执行器 动作预测模型 强化学习网络 数据采集方法 运动轨迹数据 立方体 位置映射 关节 机械臂 变形特征 编码特征 数据采集装置 非暂态计算机可读存储介质 解码器 图像 仿真环境 像素点 智能体技术 多尺度
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