【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于机械臂控制，尤其涉及一种基于深度元模仿学习的移动机械臂控制方法及系统。
技术介绍
1、近年来，深度学习技术已成为工业应用的催化剂，特别是在工业5.0自动化系统中表现出非凡的实力。机器人技术和自动化技术的快速发展，使其在电力设备巡检场景中的应用越来越多，为必要电力设备的自主维护和巡检提供了便利。然而，这些智能操作需要提高巡检机器人的操作能力。因此，集成具有操作功能的设备，如机械臂，已成为智能变电站检查的关键焦点。这些解决方案旨在减少对人工维护人员的依赖，快速管理紧急故障以减少停机时间，维护电力系统，并替换处于危险状态的人员，从而确保其安全。机器人在复杂、动态的电力设备检测环境中面临着相当大的挑战，例如管理大量数据量、有限的任务泛化以及严格的安全性和稳定性要求。
2、在复杂的环境中，机器人需要准确地识别周围环境和物体的位置和方向，才能准确地执行任务。然而，在动态变化的环境中，传统的感知方法往往无法提供足够的准确性和可靠性。深度学习方法，如yolo(you only look once)系列，通过实时对象检测和针对工...
【技术保护点】
1.一种基于深度元模仿学习的移动机械臂控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述基于深度元模仿学习的移动机械臂控制方法，其特征在于，所述采用深度学习的6D姿态估计方法：
3.如权利要求2所述基于深度元模仿学习的移动机械臂控制方法，其特征在于，所述基于深度学习的视觉制导轨迹：
4.如权利要求2所述基于深度元模仿学习的移动机械臂控制方法，其特征在于，所述IL联合VIC：
5.如权利要求4所述基于深度元模仿学习的移动机械臂控制方法，其特征在于，所述AIRL与VIC结合：
6.如权利要求2所述基于深度...
【技术特征摘要】
1.一种基于深度元模仿学习的移动机械臂控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述基于深度元模仿学习的移动机械臂控制方法，其特征在于，所述采用深度学习的6d姿态估计方法：
3.如权利要求2所述基于深度元模仿学习的移动机械臂控制方法，其特征在于，所述基于深度学习的视觉制导轨迹：
4.如权利要求2所述基于深度元模仿学习的移动机械臂控制方法，其特征在于，所述il联合vic：
5.如权利要求4所述基于深度元模仿学习的移动机械臂控制方法，其特征在于，所述airl与vic结合：
6.如权利要求2所述基于深度元模仿学习的移动机械臂控制方法，其特征在于，所述dmil：
7.一种实施如权利要求1-6任意一项所述基于深度元...
【专利技术属性】
技术研发人员：汪洋，王黎明，潘炜，吕邦俊，宋飞，周鑫磊，
申请(专利权)人：中国人民解放军海军工程大学，
类型：发明
国别省市：
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