DeepMind 使用的机械臂是 Kinova Robotics 开发的 Jaco(见下图),实验中使用的当然是 Jaco 的虚拟版。据介绍,Jaco 有 9 个角度可以自由活动(手臂上 6 个,手掌上 3 个)。看起来很灵活,当然这也是 Jaco 的优势,但要操纵 Jaco 机械臂完成实际任务需要的计算量也相应的十分庞大。从这一点上,DeepMind 的实验充分...
图1:O-Surgical 模拟基准任务。 (1) 到达:dVRK 患者侧面机械臂 (PSM) 到达所需位置(红色球体),(2) 有障碍物到达:到达所需位置(红色球体),场景中存在随机放置的障碍物(蓝色球体物体;物体) (3) 缝合针提升:将缝合针提升至所需位置,(4) 钉块提升:将钉块提升至所需位置,(5) 拾取和放置:拾取并放置钉塔...
一、前言 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...
第一步,确定我们指定地方的坐标,这个坐标包含三个数据,x,y,z,即空间坐标,实现的话,就需要在机械臂上安装可检测深度的摄像机,当然,这个位置的确定不能是人工选择,要让机械臂自动寻找,比如我要让机械臂把烟头放到垃圾桶,垃圾桶的位置在哪里,不能由我告诉机械臂,要让机械臂在可视范围内寻找,那就要用到目标检测算...
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 \ ...
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。
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
%% 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 = robot0.fkine(theta).T; %运动学正解 t = DOF5_fkine(theta, L1, L2, L3, L4); ...
强化学习训练6关节机械臂是一个复杂但非常有意义的过程。通过强化学习,机械臂可以在不断试错中优化参数,学会在复杂环境中进行高效的运动控制决策。具体来说,训练过程中会涉及到环境建模与设计、空间动作设计、碰撞检测以及奖励函数设计等多个方面。 环境建模与设计主要是构建一个包含六轴机械臂、目标物块和分拣台等关键...
绳驱动机械臂,以其灵活性和精准性在工业自动化中占有重要地位。将强化学习应用于绳驱动机械臂,旨在通过智能学习提升机械臂的自主操作能力和任务执行效率。 二、强化学习在绳驱动机械臂中的优势 通过强化学习,绳驱动机械臂能够在实际操作中不断优化自身行为,逐渐学会更高...