本发明公开了一种序列拨推采样归置策略迭代生成学习方法，用于在有限的工作空间、丰富的碰撞和高度耦合的情况下生成连续的推送动作，将随机分散在有限容器内的任意形状的物体自主归置，从而为未来的未知物体挤出尽可能多的空间，自主实现最大化装箱。本方法采用任务和运动规划思想，将任务学习抽象为一个两层问题。高层任务规划使用基于近端策略优化(PPO)的强化学习进行顺序推送决策。在底层运动规划中，采用传统的轨迹线性规划方法结合碰撞检测生成机器人推送操作。本方法能够以高效灵活的方式排列未知对象，同时将策略学习和机械臂控制解耦，从而具有更好的从仿真到现实世界的可移植性。
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来源：北方有色网
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