可达概率计算模型训练方法、控制方法、设备和存储介质

本申请实施例公开了一种可达概率计算模型训练方法、控制方法、设备和存储介质。其中，训练方法包括如下步骤：根据机械臂的设计参数，确定待筛选末端位姿数据；从待筛选末端位姿数据中选出可达末端位姿数据，并生成训练集；基于训练集训练得到用于拟合可达位姿数据空间分布的多元高斯混合模型，并基于多元高斯混合模型生成可达概率计算模型，可达概率计算模型用于输出任意末端位姿对应的可达概率。因此，本申请能够通过采用多元高斯混合模型的架构构建并训练计算模型。在实行控制时，通过模型计算可达概率进行控制，避免“能抓到但不可达”导致的失败，提升机械臂在复杂环境下的作业成功率。