基于Dueling Network与RRT的机械臂抓放控制

针对当前机械臂抓取与放置方式固定、指令单一、难以应对复杂未知情况的不足,提出一种基于深度强化学习与RRT的机械臂抓放控制方法。该方法将物件抓取与放置问题视为马尔科夫过程,通过物件视场要素描述以及改进的深度强化学习算法Dueling Network实现对未知物件的自主抓取,经过关键点选取以及RRT算法依据任务需要将物件准确放置于目标位置。实验结果表明:该方法简便有效,机械臂抓取与放置自主灵活,可进一步提升机械臂应对未知物件的自主操控能力,满足对不同物件抓取与放置任务的需求。