一种基于NRL的智能搬运机器人预测任务状态的方法与流程

技术特征：

技术总结
本发明提供一种基于NRL的智能搬运机器人预测任务状态的方法，根据搬运任务中状态对应的网络结构，借助网络表示学习技术，来深入挖掘边上蕴含的丰富语义信息以及顶点之间具体关系的建模和预测能力。从而提高任务状态预测的准确性和高效性，克服了现有技术方案应用于大规模数据时高计算复杂性和内存消耗、核参数难学习以及模型不支持增量式更新的缺陷。

技术研发人员：卓汉逵;李瑞鹏
受保护的技术使用者：中山大学
技术研发日：2018.03.14
技术公布日：2018.10.16