一种基于视觉与力觉的少样本精密插接技能学习方法

本申请涉及机器人智能的技术领域，特别涉及一种基于视觉与力觉的少样本精密插接技能学习方法，该法包括构建多模态观测；以多模态观测为条件，通过策略模型生成机器人末端的期望运动序列；训练一过程式奖励模型；采用包含成功样本与失败‑回退样本的训练数据集训练所述策略模型；部署时，由所述策略模型输出末端的期望运动序列执行插接，并由所述过程式奖励模型对插接进度连续评估，当评估分数超过阈值时判定插接成功。本申请具有在不依赖大规模数据、不依赖人工力控规则的前提下，以极少量示教数据使机器人同时习得接触手感与失败回退能力，并在亚毫米对准下保持高成功率的优点。