一种基于功用性图的目标推抓技能自监督学习方法_第1页
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文档简介

和简单。自监督学习的主要思想是利用机器人环境中可得到的反馈信息，即环境状态和动作之间的关系，以实现机器人自我监督学习。这种方法系来实现自我监督学习。具体来说，该方法将机器人环境表示为一个图，可以使用此图来实现自我监督学习。23456节在本研究中，我们使用功用性图来表示环境状态和动作之间的关系。功用性图是一个加权图，其中环境状态和动作之间的权重表示这些状态在本研究中，我们使用动作价值网络来估计状态和动作之间的权重。动作价值网络是一种神经网络，它可以根据环境状态和动作的组合来估目标推抓是一项重要的任务，本文将其作为自监督学习的任务之一。在目标推抓任务中，机器人需要将物体从初始位置移动到目标位置。机行时间比其他两种方法快1.56倍，成功率比其他两种方法高28.2％。器人环境，会呈现出时间和空间效率的问题。此外，在使用功用性图时，在处理十分复杂的领域时需将图中的节点数控制在此算法可处理的范围

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