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基于改进DQN的Kinova三指机械臂抓取策略优化
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作者 韩玉兰 李聪 +1 位作者 柳子涵 田旭航 《物联网技术》 2025年第23期52-58,共7页
针对深度Q网络(DQN)在复杂控制任务实施过程中面临的Q值估计过高、计算复杂、记忆功能缺失和探索不足等问题,提出一种改进的DQN模型,旨在提升Kinova三指机械臂的抓取性能。在PyBullet仿真环境中获取动态图像输入,并引入门控循环单元(GRU... 针对深度Q网络(DQN)在复杂控制任务实施过程中面临的Q值估计过高、计算复杂、记忆功能缺失和探索不足等问题,提出一种改进的DQN模型,旨在提升Kinova三指机械臂的抓取性能。在PyBullet仿真环境中获取动态图像输入,并引入门控循环单元(GRU)以捕捉和处理时间序列信息,从而增强模型对历史状态的记忆能力。同时,采用NoisyLinear层替代传统epsilon-greedy策略中的随机噪声,显著提升了策略的探索效率与多样性。在模型训练过程中,结合噪声线性探索机制和经验回放机制,实验结果表明,改进后的模型可显著提高机械臂的抓取成功率。 展开更多
关键词 DQN GRU Q值 noisylinear 机械臂抓取 经验回放
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