本技术涉及机器人控制和人工智能领域,介绍了一种创新的机器人技能学习技术、相应的设备、机械臂机器人以及存储解决方案。该技术旨在克服传统模仿学习模型在长期预测中的复合误差累积问题,提升技能学习效率和准确性。
背景技术
在机器人技术迅猛进步的今天,机械臂机器人因其卓越的灵活性和适应性,在多个领域如制造业、服务业和物流业等,已经展现出了其巨大的应用前景。业界正致力于提升这些机械臂机器人在各自应用场景中的专业技能,并增强它们在实际操作中的精准操作能力。
机械臂机器人主要依赖预设的运动路径来执行一些简单的、重复性任务,其缺乏感知和适应环境的能力,即缺乏技能学习能力,无法自主地规划行动路径,而传统模仿学习模型每一时刻的预测结果都需要前一时刻计算而来,这种迭代预测方式,在长时程预测时会积累误差,复合误差的增大导致技能学习效果差,控制精度较差。
实现思路