论文的主要工作就是首次将NAF用在机器人避障中。(我感觉这不算什么亮点...,虽然作者在文章中还强调了“首次”) 2. 论文解读 2.1 背景 在物理人机交互中,避障问题是最重要的问题,而典型的实时避障方法由三部分组成:环境感知、避障算法、机器人控制。本文使用深度强化学习(Deep Reinforcement Learning)的方法在虚拟...
机械臂强化学习避障是一个比较前沿的研究领域呢。简单来说,就是通过强化学习的方法,让机械臂在虚拟或实际环境中学会如何避免障碍物。这种方法不需要对机械臂进行复杂的建模,而是通过试错来优化参数,让机械臂逐步学会在复杂环境中灵活操作。我们节卡机器人在这个领域也有一定的研究和积累,如果您有具体的需求或问题,可以...
专利权项:1.一种基于深度强化学习的机械臂自主动态避障方法,其特征在于,所述机械臂自主动态避障方法包括:初始化当前的环境参数和经验回放池;选择当前需要执行的动作;将选择的动作发送至服务器端,以完成机械臂状态的更新;依据更新后的机械臂状态,更新奖励函数值;将执行动作前的状态、选取的动作、执行动作后的状态以及...
基于深度强化学习的机械臂避障路径规划研究 李广创,程良伦 【摘要】为了解决现有的机械臂焊接系统调整动作的难度大,缺乏灵活性的问 题,本文采用了深度强化学习算法来解决机械臂的路径规划问题;该方法使用 一个三层的 DNN 网络,输入为机械臂的状态信息,输出为机械臂的运动关节 角度,通过离线训练,机械臂能够自行训练出...
规划方法,包括以下步骤:在机械臂运动前,采用双目视觉系统的两台相同相机获取环境图片,三维重建构建三维空间立体模型,对空间进行离散化,即将目标转化为点的集合;构建模糊控制避障算法,使用强化学习在先验立体空间模型寻找最优轨迹,在遇到障碍物时启用模糊控制避障算法,躲避障碍物成功后再次进入强化学习算法使机械臂向目标点...