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基于世界模型隐变量与双视角融合的机械臂训练方法研究.pdf

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    摘要

    随着与智能制造有关的一系列国家政策出台，各种样式的机械臂遍及到人类生产生

    活的各个领域，但如今机械臂的智能化水平普遍不高。区别于传统机械臂控制，深度强

    化学习算法不需要建立精确的动力学模型，而是通过大量的数据和试错来训练机械臂，

    使其自主学习和适应实际环境中的不确定性。

    世界模型是深度强化学习有模型类别中较受关注的一类算法，世界模型通过对智能

    体所处环境的时间和空间进行表征，构建起相应的时序空间模型，并在构建模型的基础

    上作规划和预测，它可用于解决复杂的决策任务。但是该算法在三维机械臂

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