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基于多智能体强化学习的履带机器人摆臂控制方法
被引量：
1
1
作者
张洪川
任君凯
+2 位作者
潘海南
梅勇
卢惠民
《兵工自动化》
北大核心
2025年第2期92-95,共4页
为解决摆臂式履带机器人在3维环境下实现自主摆臂控制面临的挑战,提出一种基于多智能体强化学习的摆臂控制方法。将机器人的每个摆臂视为一个独立智能体,设计一套兼顾底盘稳定性和摆臂动作的奖励函数,采用多智能体强化学习训练各个摆臂...
为解决摆臂式履带机器人在3维环境下实现自主摆臂控制面临的挑战,提出一种基于多智能体强化学习的摆臂控制方法。将机器人的每个摆臂视为一个独立智能体,设计一套兼顾底盘稳定性和摆臂动作的奖励函数,采用多智能体强化学习训练各个摆臂运动;将所提方法部署在基于Isaac Sim搭建的3维仿真环境中,通过向每个智能体输入局部高程图和机器人状态,输出摆臂转角。实验结果表明:该方法能实现多种地形下的摆臂自主控制,在机器人自主越障方面相对于单智能体强化学习有显著提升。
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关键词
多智能体强化学习
履带机器人
自主
越障
摆臂自主控制
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职称材料
基于深度强化学习的履带机器人摆臂控制方法
2
作者
潘海南
陈柏良
+4 位作者
黄开宏
任君凯
程创
卢惠民
张辉
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第2期405-414,共10页
摆臂式履带机器人具有一定的地形适应能力,实现摆臂的自主控制对提升机器人在复杂环境中的智能化作业水平具有重要意义。结合专家越障知识和技术指标对机器人的摆臂控制问题进行马尔可夫决策过程(Markov decision process,MDP)建模,基...
摆臂式履带机器人具有一定的地形适应能力,实现摆臂的自主控制对提升机器人在复杂环境中的智能化作业水平具有重要意义。结合专家越障知识和技术指标对机器人的摆臂控制问题进行马尔可夫决策过程(Markov decision process,MDP)建模,基于物理仿真引擎Pymunk搭建了越障训练的仿真环境;提出一种基于D3QN(dueling double DQN)网络模型的深度强化学习摆臂控制算法,以地形信息与机器人状态为输入,以机器人前后四摆臂转角为输出,能够实现挑战性地形下履带机器人摆臂的自学习控制。在Gazebo三维仿真环境中将算法学得的控制策略与人工操纵进行了对比实验,结果表明:所提算法相对人工操纵具有更加高效的复杂地形通行能力。
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关键词
履带机器人
摆臂自主控制
自主
越障
深度强化学习
机器人操作
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职称材料
题名
基于多智能体强化学习的履带机器人摆臂控制方法
被引量：
1
1
作者
张洪川
任君凯
潘海南
梅勇
卢惠民
机构
中国兵器装备集团自动化研究所有限公司特种计算机事业部
国防科技大学智能科学学院
出处
《兵工自动化》
北大核心
2025年第2期92-95,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(62203460,U22A2059)
国防科技大学自主创新科学基金(24-ZZCX-GZZ-11)。
文摘
为解决摆臂式履带机器人在3维环境下实现自主摆臂控制面临的挑战,提出一种基于多智能体强化学习的摆臂控制方法。将机器人的每个摆臂视为一个独立智能体,设计一套兼顾底盘稳定性和摆臂动作的奖励函数,采用多智能体强化学习训练各个摆臂运动;将所提方法部署在基于Isaac Sim搭建的3维仿真环境中,通过向每个智能体输入局部高程图和机器人状态,输出摆臂转角。实验结果表明:该方法能实现多种地形下的摆臂自主控制,在机器人自主越障方面相对于单智能体强化学习有显著提升。
关键词
多智能体强化学习
履带机器人
自主
越障
摆臂自主控制
Keywords
multi-agent reinforcement learning
tracked robot
autonomous traversal
flipper autonomous control
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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职称材料
题名
基于深度强化学习的履带机器人摆臂控制方法
2
作者
潘海南
陈柏良
黄开宏
任君凯
程创
卢惠民
张辉
机构
国防科技大学智能科学学院
出处
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第2期405-414,共10页
基金
国家自然科学基金联合基金重点项目(U1813205,U1913202)。
文摘
摆臂式履带机器人具有一定的地形适应能力,实现摆臂的自主控制对提升机器人在复杂环境中的智能化作业水平具有重要意义。结合专家越障知识和技术指标对机器人的摆臂控制问题进行马尔可夫决策过程(Markov decision process,MDP)建模,基于物理仿真引擎Pymunk搭建了越障训练的仿真环境;提出一种基于D3QN(dueling double DQN)网络模型的深度强化学习摆臂控制算法,以地形信息与机器人状态为输入,以机器人前后四摆臂转角为输出,能够实现挑战性地形下履带机器人摆臂的自学习控制。在Gazebo三维仿真环境中将算法学得的控制策略与人工操纵进行了对比实验,结果表明:所提算法相对人工操纵具有更加高效的复杂地形通行能力。
关键词
履带机器人
摆臂自主控制
自主
越障
深度强化学习
机器人操作
Keywords
tracked robot
flipper autonomous control
autonomous traversal
DRL
robot operation
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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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多智能体强化学习的履带机器人摆臂控制方法
张洪川
任君凯
潘海南
梅勇
卢惠民
《兵工自动化》
北大核心
2025
1
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职称材料
2
基于深度强化学习的履带机器人摆臂控制方法
潘海南
陈柏良
黄开宏
任君凯
程创
卢惠民
张辉
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
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