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基于深度强化学习的机械臂容错控制方法
被引量：
9
1
作者
李铭浩
张华
+2 位作者
刘满禄
李新茂
周祺杰
《传感器与微系统》
CSCD
2020年第1期53-55,59,共4页
针对机械臂突发单关节故障的情况,提出一种基于深度强化学习的机械臂容错控制方法。在建立环境模型和奖罚机制的基础上,针对机械臂正常运行和故障运行的情况,使用无模型的强化学习算法进行离线训练。在Rviz中建立机械臂模型并使用上述...
针对机械臂突发单关节故障的情况,提出一种基于深度强化学习的机械臂容错控制方法。在建立环境模型和奖罚机制的基础上,针对机械臂正常运行和故障运行的情况,使用无模型的强化学习算法进行离线训练。在Rviz中建立机械臂模型并使用上述网络进行在线控制。实验证明:该算法可以有效完成机械臂的正常控制和容错控制。
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关键词
机械臂关节故障
容错控制
深度神经网络
强化学习
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职称材料
题名
基于深度强化学习的机械臂容错控制方法
被引量：
9
1
作者
李铭浩
张华
刘满禄
李新茂
周祺杰
机构
西南科技大学信息工程学院
中国科学技术大学信息科学技术学院
出处
《传感器与微系统》
CSCD
2020年第1期53-55,59,共4页
基金
西南科技大学研究生创新基金资助项目(18YCX122)
西南科技大学研究生创新基金资助项目(17YCX122)
国家“十三五”核能开发项目(20161295)
文摘
针对机械臂突发单关节故障的情况,提出一种基于深度强化学习的机械臂容错控制方法。在建立环境模型和奖罚机制的基础上,针对机械臂正常运行和故障运行的情况,使用无模型的强化学习算法进行离线训练。在Rviz中建立机械臂模型并使用上述网络进行在线控制。实验证明:该算法可以有效完成机械臂的正常控制和容错控制。
关键词
机械臂关节故障
容错控制
深度神经网络
强化学习
Keywords
manipulator joint fault
fault tolerant control
deep neural network
reinforcement learning
分类号
TP242.2 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TP212 [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
操作
1
基于深度强化学习的机械臂容错控制方法
李铭浩
张华
刘满禄
李新茂
周祺杰
《传感器与微系统》
CSCD
2020
9
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