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基于深度强化学习的动态装配算法
被引量：
5
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作者
王竣禾
姜勇
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2023年第1期2-11,共10页
针对动态装配环境中存在的复杂、动态的噪声扰动,提出一种基于深度强化学习的动态装配算法。将一段时间内的接触力作为状态,通过长短时记忆网络进行运动特征提取;定义序列贴现因子,对之前时刻的分奖励进行加权得到当前时刻的奖励值;模...
针对动态装配环境中存在的复杂、动态的噪声扰动,提出一种基于深度强化学习的动态装配算法。将一段时间内的接触力作为状态,通过长短时记忆网络进行运动特征提取;定义序列贴现因子,对之前时刻的分奖励进行加权得到当前时刻的奖励值;模型输出的动作为笛卡尔空间位移,使用逆运动学调整机器人到达期望位置。与此同时,提出一种对带有资格迹的时序差分算法改进的神经网络参数更新方法,可缩短模型训练时间。在实验部分,首先在圆孔–轴的简单环境中进行预训练,随后在真实场景下继续训练。实验证明提出的方法可以很好地适应动态装配任务中柔性、动态的装配环境。
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关键词
柔索模型
动态噪声
动态装配
深度强化学习
长短时记忆网络
序列贴现因子
带有资格迹的时序差分算法
预训练
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职称材料
题名
基于深度强化学习的动态装配算法
被引量：
5
1
作者
王竣禾
姜勇
机构
中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室
中国科学院机器人与智能制造创新研究院
中国科学院大学
出处
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2023年第1期2-11,共10页
基金
国家自然科学基金项目(52075531)。
文摘
针对动态装配环境中存在的复杂、动态的噪声扰动,提出一种基于深度强化学习的动态装配算法。将一段时间内的接触力作为状态,通过长短时记忆网络进行运动特征提取;定义序列贴现因子,对之前时刻的分奖励进行加权得到当前时刻的奖励值;模型输出的动作为笛卡尔空间位移,使用逆运动学调整机器人到达期望位置。与此同时,提出一种对带有资格迹的时序差分算法改进的神经网络参数更新方法,可缩短模型训练时间。在实验部分,首先在圆孔–轴的简单环境中进行预训练,随后在真实场景下继续训练。实验证明提出的方法可以很好地适应动态装配任务中柔性、动态的装配环境。
关键词
柔索模型
动态噪声
动态装配
深度强化学习
长短时记忆网络
序列贴现因子
带有资格迹的时序差分算法
预训练
Keywords
flexible cable model
dynamic noise
dynamic assembly
deep reinforcement learning
long short-term memory
sequential discount factor
temporal difference(λ)
pre-training
分类号
TP242.6 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于深度强化学习的动态装配算法
王竣禾
姜勇
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2023
5
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