2. 机械臂的力控制 机械臂的力控制需要能够对机械臂进行精细的控制,而强化学习则能够通过与环境的交互来自主学习力控制策略,从而提高力控制的精度和效率。 3. 机械臂的目标检测 机械臂在实现目标检测时需要具备高度的智能化和自主化,传统的方法很难满足这种需求。强化学...
机械臂抓取摆放及堆叠物体是智能工厂流水线上常见的工序,可以有效的提升生产效率,本文针对机械臂的抓取摆放、抓取堆叠等常见任务,结合深度强化学习及视觉反馈,采用AprilTag视觉标签、后视经验回放机制 实现了稀疏奖励下的机械臂的抓取任务,并针对本文的抓取场景提出了结合深度确定性策略梯度及后视经验回放的分段学习的算法,...
主要研究内容如下:(1)针对深度强化学习训练过程中获取机械臂样本成本过大所导致的训练样本受限问题,本文提出了基于旋量法与深度强化学习的融合算法。旋量法将与环境交互得到的自然轨迹进行复制扩充,以此提高样本效率;旋量法在复制轨迹的同时对环境进行同步修改,从而提高机械臂在复杂环境中的泛化性能。最后,在Open AI Gym...
机械臂：Reacher模拟了一个双关节机械臂，包括一个固定基座和两个可动关节。开发者可以通过控制机械臂的两个关节来改变机械臂的姿态和位置。目标点：在机械臂的运动范围内，Reacher提供了一个目标点，目标点的位置是随机生成的。开发者的任务是控制机械臂，使得机械臂的末端能够接触到目标点。物理引擎：Reacher使用物理...
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panda-gym 基于 PyBullet 引擎开发,围绕 panda 机械臂封装了 reach、push、slide、pick&place、stack、flip 等 6 个任务,主要也是受 OpenAI Fetch 启发。 我们下面的代码将使用panda-gym作为示例 1、安装库 代码首先初始化强化学习环境: !apt-get install -y \ ...
实现了稀疏奖励下的机械臂的抓取任务,并针对本文的抓取场景提出了结合深度确定性策略梯度及后视经验回放的分段学习的算法,相比于传统控制算法,强化学习提高了抓取的准确度及稳定性,在仿真与实际系统中验证了效果。 本文采用大象机器人的6自由度的串联型机械手臂myCo...
科研一角||多智能体强化学习的机械臂运动控制决策研究Ⅰ 近年来,在“工业4.0”的大背景下,智能算法、云计算、自动化大数据和机器人技术等前沿技术得到迅速发展和广泛应用。特别是工业系统中机械臂的运动控制算法研究在提高生产效率、降低生产成本以及提升工业产品质量方面具有重要意义。
强化学习用来更多的解决多自由度机械臂或者柔性机械臂的问题，因为传统控制方法无法应用到复杂的操作或者...
Learning, RL）在机械臂操作任务中具有显著的应用价值。随着技术的不断进步，2024年，强化学习在机械臂...