2.5 回顾R-R-R机械臂(Revisit the RRR Manipulator) 总结 前言 本文将涉及到机器人学的轨迹规划相关内容。这些内容均来自学习过程中记录的笔记。笔记摘自台大机器人学之运动学——林沛群 一、机械手臂轨迹规划 1.1 机械手臂轨迹规划引言 轨迹:机械手臂的末端在一段时间内的位置速度加速度情况。 理想轨迹:光滑路径,速...
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 Reacher 环境中，状态空间由 33 个连续变量组成，这些变量提供有关机械臂的信息，例如其位置、旋转、速度和角速度。 动作空间也是连续的，四个变量对应于施加在机械臂两个关节上的扭矩。 每个动作变量都是一个介于 -1 和 1 之间的实数。任务类型和成功...
粒子群算法的具体描述为:在空间中首先随机给出一群粒子,每个粒子都有自己的位置与速度属性,根据具体的优化目标,规定粒子的适应度计算函数,通过不断更新粒子的位置与速度属性进行迭代,将整个粒子群的最优适应度逐渐提高,最终得到近似的问题最优解。 2. 算法实现流程 (1)粒子群初始化 首先确定粒子群的粒子个数n,最...
机械臂自动多分层强化学习规划算法一、引言随着人工智能技术的快速发展,机械臂在工业、医疗、军事等多个领域的应用越来越广泛。为了实现机械臂的高效、自主和智能操作,强化学习算法成为了研究的热点。本文提出了一种机械臂自动多分层强化学习规划算法,旨在解决机械臂在复杂环境下的任务执行问题。二、背景与相关研究强化...
在基于深度强化学习的智能机械臂运动控制算法中,首先需要建立一个合适的状态空间。通常情况下,可以使用机械臂的关节角度、位置和速度等信息作为状态的表示。同时,为了提高算法的收敛速度和控制精度,也可以将机械臂的传感器数据和视觉信息纳入状态空间中。接下来,为了使机械臂学习到最优的动作策略,需要定义一个奖励函数来...
仿真实验结果表明：改进DDPG算法相较于传统DDPG算法具有无模型通用性强及在与环境交互中可自适应学习抓取姿态的优势，可率先收敛于探索过程中所遇的最大奖励值，利用改进DDPG算法控制的机械臂所学策略泛化性更好、输出的关节角状态控制量更小、煤矸石分拣效率更高。引用格式 张永超，于智伟，丁丽林.基于强化学习的煤...
上面两个函数较为重要,finish_path函数计算了GAE用来估计优势函数,同时计算了reward to go,用于value function求loss,GAE和reward to go的算法细节后面会补充。 上面就是整个缓冲区和actor的实现,后面我们会实现他们的损失函数并且实现upda...
包括如下步骤:(1):建立机械臂的三维仿真环境;包括初始化机械臂环境,重置机械臂环境,设定机械臂更新步骤,设定奖励函数,渲染机械臂环境,对实验进行随机种子的设置和关闭机械臂环境;(2):在采用添加目标动作噪声衰减的深度强化学习算法TD3来对机械臂运动控制进行训练,TD3使用两个独立的评论家网络,使用值函数剪裁以及延迟...
在下面的实现中,我们使用Clip形式。这也是大多数算法库采用的形式。 ppo的策略函数的损失函数相对较为复杂,我们直接根据PPO的论文提供的损失函数来编写代码。 虽然PPO的原文使用的是下面这个较为复杂的公式 即包含clip的损失,价值函数的损失和熵的损失,但是我们可以直接使用CLIP的损失即可,在达到近似的性能下计算开销更...
本发明属于焊接控制领域,具体为一种基于QMIX强化学习算法的船舶多机械臂焊点协同焊接方法。包括如下步骤:a)搭建强化学习环境,并设定环境中的焊接区域及作业区域;b)确定机械臂的状态值、动作值;c)由状态值、动作值及协同焊接、避碰的任务,设定奖励值;d)由状态值和动作值通过循环神经网络来计算得到每个机械臂的局部动作...