灵巧手操作方法、装置、电子设备及计算机可读介质

本申请实施例提供一种灵巧手操作方法、装置、电子设备及计算机可读介质。该方法包括：建立模拟灵巧手与物体交互的仿真环境以及构建策略神经网络，利用仿真环境中产生的交互数据训练策略神经网络，再使用训练后的策略神经网络对实体灵巧手进行控制，以完成对目标物体的操作任务。采用策略神经网络来控制灵巧手动作以及通过强化学习在仿真环境中自主学习操作策略，可以绕过对复杂电力设备精确建模的依赖，使训练出的策略网络能直接适应电力运维场景多样化的现场工况，从而解决传统方法因模型失配导致的泛化能力不足问题，提高灵巧手在电力运维场景的适用性。