基于卷积神经网络算法的机器人系统控制

• 作者: 张松林
• 来源期刊: 长春大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 机械臂 深度强化学习 策略搜索 卷积神经网络
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 电气工程
• 页码范围: 14-17
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 字数: 4345字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-3907.2019.02.005

摘要

随着计算机技术的不断成熟和数据分析技术的不断完善,近年来突出机器深度学习功能的智能算法取得重大突破.其中以卷积神经网络为代表的技术,可根据不同的控制要求进行相应数据训练,从而提高系统的控制效果,在机器人控制、目标识别等领域得到广泛应用.随着机器人应用环境的复杂化,设计基于卷积神经网络机器人控制算法在非结构化环境中实现精准化物体抓取,建立一个完整的机器人自动抓取规划系统.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张松林	安徽信息工程学院信息系	10	7	2.0	2.0