一种多细粒度的双臂机器人示教数据采集和技能知识表征方法

本发明涉及一种多细粒度的双臂机器人示教数据采集和技能知识表征方法，具体包括三个部分过程：首先，基于RGB深度相机集成系统，捕捉大肢体的空间位置和角度等信息，实现对大肢体和大关节的数据采集；其次，利用VR沉浸式交互数据采集系统，对双手的26个自由度特征进行毫米级追踪，完成对小肢体和小关节的数据采集；最后，将采集的数据投影到黎曼空间中进行表达，并基于DQN强化学习方法，将轨迹跟踪误差作为奖励函数，引导机器人自主学习操作技能的知识表征。针对双臂机器人数据采集过程中对多个细粒度层面的需求，本发明通过集成两种数据采集系统和强化学习策略，实现了机器人操作数据的准确采集和知识表征。