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composite robotic hand
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深度强化学习在复杂环境下的机器人推和取
本文提出了一种新颖的机器人抓取系统,由气泡吸盘和机械手抓手组成。利用可供性地图提供像素级的气泡吸盘升力点候选物,并引入主动探索机制,设计了一种有效的度量来计算当前可供性地图的奖励,并使用深度 Q 网络(DQN)指导机器人手探索环境,实验结果
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