基于深度学习的双臂机器人协同作业技术研究

采用基于深度学习的试错法（try-and-error）实现双臂机器人的双臂协同作业。机器人通过多种传感设备（头部摄像头、手部摄像头以及手部的力传感器等）获取多种模态数据，对数据进行预处理并进行融合后输入深度神经网络，通过不断尝试最终获取模型参数完成复杂作业。

目标：

01 提高机器人操作效率；

02 提高系统的鲁棒性，灵活性，实时性；

03 实现双臂协同复杂作业，提高复杂作业的智能化程度。

主要应用于：

服务机器人和工业机器人的复杂作业。