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基于SOAR推理与记忆人工神经网络的抓取决策模型：原理、应用与优化

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今科技飞速发展的时代，机器人技术在工业、服务等众多领域得到了广泛应用。抓取任务作为机器人实现各种复杂操作的基础，其决策模型的性能直接影响着机器人的工作效率和准确性。例如在工业生产线上，机器人需要准确抓取零部件进行组装，抓取决策的准确性和高效性直接关系到产品的质量和生产效率；在物流仓储领域，机器人需要快速准确地抓取货物进行搬运，提高仓储管理的自动化水平和效率。

传统的抓取决策方法在面对复杂多变的环境和多样化的物体时，往往存在局限性。随着人工智能技术的不断发展，SOAR推理与记忆人工神经网络