此示例演示如何训练强化学习代理来控制机械臂以完成球平衡任务。此示例中的机械臂是 Kinova Gen3 机器人,它是一个七自由度 (DOF) 机械手。手臂的任务是平衡连接到机器人夹持器的平面(板)中心的乒乓球。只有最后两个关节被驱动,并有助于俯仰轴和横滚轴的运动,如下图所示。其余的关节是固定的,对运动没有贡献。
Reacher 使用 Unity ML-Agents 工具包构建，我们的代理可以控制双关节机械臂。 目标是引导手臂朝向目标位置并尽可能长时间地保持其在目标区域内的位置。 该环境具有 20 个同步代理，每个代理独立运行，这有助于在训练期间有效地收集经验。状态和动作空间 了解状态和动作空间对于设计有效的强化学习算法至关重要。 在 Re...
L(5) = Link([theta5, D5, A5, alpha5, 0], 'modified');L(5).qlim =[-180*angle, 180*angle]; %% 显示机械臂 robot0 = SerialLink(L,'name','five'); theta = [0 -60 90 0 90]*angle; %初始关节角度 figure(1) robot0.plot(theta); title('五轴机械臂模型'); %% 运动学计算 T...
首先,强化学习赋予机械臂自主学习能力,通过与环境持续交互,机械臂能不断积累经验,进而提升控制精度与效率,这是传统控制方法所难以匹敌的。其次,强化学习的高度适应性使得机械臂能够轻松应对不同环境,自主调整并优化控制策略,满足多样化控制需求。最后,对于复杂任务的处理,强化学习通过试错学习机制,能够逐步掌握并优化控制策...
1. 机械臂的路径规划 机械臂路径规划是控制机械臂的重要环节。传统的路径规划方法需要依赖于手动设计的控制算法,而强化学习则能够通过与环境的交互来自主学习路径规划策略,从而提高路径规划的精度和效率。 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...
未来,强化学习机械臂控制的研究方向主要包括: 1.深度强化学习技术在机械臂控制的应用研究。 2.多智能体强化学习技术在机械臂控制中的应用研究。 3.基于强化学习的机械臂控制系统的设计和优化。 四、结语 强化学习技术作为一种新兴的机器学习方法,在机械臂控制领域具有广阔的应用前景。...
机械臂的控制---控制器 1.位置控制 机器人最传统,最常用的控制方式就是位置控制,它能以0误差来达到指定位置或以0误差跟随指定轨迹。 普通的位置控制,是控制机器人末端到指定的地点(让机械臂向前运动1cm,就是运动1cm)。这种控制在涉及到接触作业时就会产生麻烦,因为现实环境是充满各种误差的,位置上很小的误差,经过...
在实体机械臂上算法的表现: 结论:这种RL的方式与其他完全控制机械臂的不一样,这类属于只控制机械臂的target,过程控制交给机械臂逆运算解算法去,属于机械臂底层控制,这种一个step基本就是一个大动作,要执行很长的时间(单位是秒)。而上面那篇是将机械臂的所有关节控制都交给RL,相当于RL要实时控制机械臂的,每个step...
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。
强化学习是一种机器学习方法,通过与环境交互来学习最优策略。与其他机器学习方法相比,强化学习在处理复杂动态环境、自主学习和优化控制策略方面具有独特的优势。 1. 处理复杂动态环境 在机械臂控制中,环境通常是动态的,包括障碍物、变化的物体位置和形状等。传统的控制方法需要手动编写控制...