2 p. 基于运动意图识别的上肢助力外骨骼复合控制方法研究 72 p. 可穿戴搬运助力外骨骼设计及下肢外骨骼研究 65 p. 可穿戴搬运助力外骨骼设计及下肢外骨骼研究. 102 p. 基于sEMG的助力搬运外骨骼设计与实验研究 17 p. 基于外骨骼的拉绳自动可调节装置及助力搬运方法 102 p. 基于sEMG的助力搬运外骨骼设计...
1.基于PER-DDQN的外骨骼助力可移动搬运系统控制方法,其特征在于,该方法以实际生产搬运场景为背景,在工件随机到达的多品类生产线中,搬运工人在外骨骼设备动力辅助及移动底盘的移动辅助下重复进行工件搬运作业,实现对传送带上工件的即时分仓存储,依据搬运系统的优化目标对系统最优策略进行求解,具体包括以下步骤, ...
提出一种基于PERDDQN的外骨骼助力可移动搬运系统控制方法.本发明是在常规生产环境下,基于有外骨骼设备助力及全方位移动平台的工厂工件可移动搬运场景,考虑搬运过程中外骨骼助力设备助力大小和移动平台移动速度两个因素对生产线搬运安全,生产效率及生产成本的影响,使用优先经验回放机制的DDQN学习网络对系统最优策略进行求解,...
本人在实验中分别对PER+DQN,PER+DDQN和普通的DQN,DDQN做了对比,DQN和PER+DQN收敛情况差不多,DQN可能稍好一点。而PER+DDQN收敛波动很大,DDQN根本不收敛,随机种子设置都一样,这种情况正常吗?当然我的场景比较简单! 发布于 2022-11-23 00:27・IP 属地福建...
DDQN与DQN大部分都相同,只有一步不同,那就是在选择Q(s_{t+1},a_{t+1})的过程中,DQN总是选择Target Q网络的最大输出值。而DDQN不同,DDQN首先从Q网络中找到最大输出值的那个动作,然后再找到这个动作对应的Target Q网络的输出值。这么做的原因是传统的DQN通常会高估Q值得大小,两者代码差别如下: ...
Using N-step dueling DDQN with PER for learning how to play a Pacman game Summary DeepMind published its famous paper Playing Atari with Deep Reinforcement Learning, in which a new algorithm called DQN was implemented. It showed that an AI agent could learn to play games by simply watching ...
Clean, Robust, and Unified PyTorch implementation of popular Deep Reinforcement Learning (DRL) algorithms (Q-learning, Duel DDQN, PER, C51, Noisy DQN, PPO, DDPG, TD3, SAC, ASL) - collapse-del/DRL-Pytorch
Path planning is a key technology for Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) to complete the operational mission in a complex battlefield environment. A step-by-step path planning method based on the Layered Double Deep Q-Network with Prioritized Experience Replay (Layered PER-DDQN) is proposed in this...
Clean, Robust, and Unified PyTorch implementation of popular Deep Reinforcement Learning (DRL) algorithms (Q-learning, Duel DDQN, PER, C51, Noisy DQN, PPO, DDPG, TD3, SAC, ASL) - XinJingHao/DRL-Pytorch