【技术实现步骤摘要】
本申请涉及数据处理，尤其涉及一种机械臂训练数据生成方法与训练方法、介质和机械臂系统。
技术介绍
1、近年来，灵巧手机器人在工业自动化、服务机器人、特种作业等领域的应用需求日益增长。其核心挑战在于如何实现类人手的精细、鲁棒且自适应的操作能力。基于深度学习的控制策略（如强化学习、模仿学习）已成为提升灵巧手性能的主流方向。然而，此类方法的有效性高度依赖于高质量、大规模且多样化的训练数据。
2、现有的训练数据的生成方式有两种，其一是使用真机数据，然而真机实验过程（如抓取、操控物体）通常耗时、耗力且消耗硬件（如磨损、潜在损坏），导致数据获取成本极其高昂。且物理世界的复杂性和实验条件的限制（如时间、资源），使得通过真机实验获取的数据集往往覆盖场景有限、状态空间稀疏、动作分布不均匀。这直接限制了训练模型的泛化能力和在复杂、未知环境下的鲁棒性。其二是使用模拟生成的数据，然而，模拟生成的数据的真实性仍然难以满足灵巧手机器人的训练要求。
技术实现思路
1、本申请的目的在于提供一种环保车辆的随车信息...
【技术保护点】
1.一种机械臂训练数据生成方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述起始位置和终止位置对所述多视角拍摄视频进行切割，形成一个或多个单周期抓取视频，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述单周期抓取视频进行目标物品抓取分析，识别所述单周期抓取视频中的机械臂是否成功完成目标物品抓取周期，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述识别所述数据切片中的每帧图像是否表示成功抓取目标物品，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于每帧图像中...
【技术特征摘要】
1.一种机械臂训练数据生成方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述起始位置和终止位置对所述多视角拍摄视频进行切割，形成一个或多个单周期抓取视频，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述单周期抓取视频进行目标物品抓取分析，识别所述单周期抓取视频中的机械臂是否成功完成目标物品抓取周期，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述识别所述数据切片中的每帧图像是否表示成功抓取目标物品，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于每帧图像中的每个拍摄视角下的子图像识别出机械臂与目标物体之间...
【专利技术属性】
技术研发人员：粘为博，
申请(专利权)人：北京灵初智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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