基于模仿学习与扩散模型的机器人姿态规划控制方法

本公开提出一种基于模仿学习与扩散模型的机器人姿态规划控制方法，该方法包括：根据影响机械臂焊接姿态规划的多个因素，构建结构化的焊接场景分类体系；在焊接场景分类体系所覆盖的焊接场景下，采集获取配对数据集，配对数据集包括焊接场景数据和焊接动作数据；基于配对数据集，训练以条件去噪扩散概率模型为核心的去噪神经网络；对于新的焊接任务，获取其场景信息并编码为场景上下文条件信息；将场景上下文条件信息输入至去噪神经网络中，从一个随机噪声轨迹开始进行多步迭代去噪，以生成目标位姿序列；基于目标位姿序列，通过逆运动学求解得到机械臂关节角序列以控制机械臂完成焊接。由此，能够结合模仿学习与扩散模型有效提升姿态规划效果。