Abstract-Learning rörelse uppgifter i en verklig miljö med deformerbara objekt kräver inte bara en Förstärkning Learning (RL) algoritm, men också en bra rörelse karakterisering, en helst överensstämmande robot controller, och en agent som ger feedback för belöningar / kostnader i RL-algoritmen. I detta papper förenar vi alla dessa delar på ett enkelt men effektivt sätt att lära sig säkerhetskritiska robotiska uppgifter som att linda en halsduk runt halsen (hittills, av en skyltdocka). Vi fann att en lämplig regulator borde ha en bra Inverse Dynamic Model (IDM) av roboten. Men de flesta metoder för att bygga en sådan modell inte överväga möjligheten att ha hystesis av friktionen, vilket är fallet för robotar som Barrett WAM. Av denna anledning, för att förbättra tillgängliga IDM, härledde vi en analytisk modell av friktion i de sju robotlederna, vars parametrar kan justeras automatiskt för varje enskild robot. Detta gör det möjligt att följa olika banor i hela arbetsytan. Genom att använda en sådan friktionsmedveten styrenhet, Dynamic Movement Primitives (DMP) som rörelsekarakterisering och visuell/kraft-återkoppling inom RL-algoritmen, visar experimentella resultat att roboten konsekvent kan lära sig uppgifter som inte kunde läras på annat sätt.
Colomé m.fl. REF föreslog en förstärkning lärram för problemet med att linda en halsduk runt halsen på en skyltdocka.
A friction-model-based framework for Reinforcement Learning of robotic tasks in non-rigid environments
{'venue': '2015 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'journal': '2015 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}