CN116306896B 基于知识数据驱动分层强化学习的机器人技能学习方法 （西北工业大学）_第1页
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WO2018236674A1,2018.12基于知识数据驱动分层强化学习的机器人本发明公开了一种基于知识数据驱动分层然后基于人类知识将机器人操作任务拆分为多传统的强化学习算法对各个子任务的策略参数2Ma(⃞-a)+ca(k-北a)+ka(x-xa)=R(1)ddtiN分别表示有限时间的初始时刻和最终时刻；3示策略参数，表示噪声参数，gry表示策略的特征向量，λ表示尺度，K表示探索次数，2.根据权利要求1所述一种基于知识数据驱动分层强化学习的机器人技能学习方法，j=ay(B,g-y)-)(10)y表示权重。4高维运动系统中利用学习方法获得期望策略变得可行，有利于控制系统的设计和在线调人可以在更广阔的场景里得到应用。5[0009]Ma(i-⃞a)+ca(t-ka)+ka(x-xa)=R(1)6j=ay(B,g-y)-)(10)[0036]4、本发明通过任务分层和以运动基元表示子任务策略的方式以实现状态空间和7[0048]本发明提出一种基于分层强化学习与运动基元结合的机器人技能学习方法。首智能提高算法的可解释性和透明性，克服现有强化学习在机器人操作应用问题中的限制，8[0068]基于分层强化学习算法利用人类知识和经验实现机器人技能学习方法流程如图19

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