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基于人工势场DDPG算法的移动机械臂协同避障轨迹规划
1
作者
李勇
张朝兴
柴燎宁
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2024年第12期4282-4291,共10页
为了提高移动机械臂在狭窄通道和障碍物约束情况的避障轨迹规划能力,提出一种人工势场法(APF)和深度确定性策略梯度算法(DDPG)结合的改进算法(APF-DDPG)。首先,对机械臂设计了APF规划得到近似姿态,再将研究问题表示为马尔科夫决策过程,...
为了提高移动机械臂在狭窄通道和障碍物约束情况的避障轨迹规划能力,提出一种人工势场法(APF)和深度确定性策略梯度算法(DDPG)结合的改进算法(APF-DDPG)。首先,对机械臂设计了APF规划得到近似姿态,再将研究问题表示为马尔科夫决策过程,设计了状态空间、动作空间和奖惩函数,对规划过程进行阶段性分析处理,设计了一种引导机制来过渡各控制阶段,即避障阶段由DDPG主导训练,目标规划阶段由近似姿态引导DDPG训练,最终获得用于规划的策略模型。最后,建立并设计了固定和随机状态场景的仿真实验,验证了所提算法的有效性。实验结果表明,相较于传统DDPG算法,APF-DDPG算法能够以更高收敛效率训练得到具有更高效控制性能的策略模型。
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关键词
移动机械臂
避障轨迹规划
人工势场法
深度确定性策略梯度
引导训练
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职称材料
题名
基于人工势场DDPG算法的移动机械臂协同避障轨迹规划
1
作者
李勇
张朝兴
柴燎宁
机构
重庆邮电大学工业物联网与网络化控制教育部重点实验室
出处
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2024年第12期4282-4291,共10页
基金
国家重点研发计划资助项目(2020YFB1708800)。
文摘
为了提高移动机械臂在狭窄通道和障碍物约束情况的避障轨迹规划能力,提出一种人工势场法(APF)和深度确定性策略梯度算法(DDPG)结合的改进算法(APF-DDPG)。首先,对机械臂设计了APF规划得到近似姿态,再将研究问题表示为马尔科夫决策过程,设计了状态空间、动作空间和奖惩函数,对规划过程进行阶段性分析处理,设计了一种引导机制来过渡各控制阶段,即避障阶段由DDPG主导训练,目标规划阶段由近似姿态引导DDPG训练,最终获得用于规划的策略模型。最后,建立并设计了固定和随机状态场景的仿真实验,验证了所提算法的有效性。实验结果表明,相较于传统DDPG算法,APF-DDPG算法能够以更高收敛效率训练得到具有更高效控制性能的策略模型。
关键词
移动机械臂
避障轨迹规划
人工势场法
深度确定性策略梯度
引导训练
Keywords
mobile robotic arm
obstacle avoidance trajectory planning
artificial potential field
deep deterministic policy gradient
guided training
分类号
TP241 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
发文年
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1
基于人工势场DDPG算法的移动机械臂协同避障轨迹规划
李勇
张朝兴
柴燎宁
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2024
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