Abstrakt. Robotiskt grepp har väckt stort intresse, men det är fortfarande en utmanande uppgift. Det datadrivna tillvägagångssättet är en lovande lösning på problemet med robotiskt grepp; detta tillvägagångssätt utnyttjar ett grepp om dataset och generaliserar grepp för olika objekt. Dessa metoder är dock ofta beroende av kvaliteten på de givna datamängderna, som inte är triviala att uppnå med tillräcklig kvalitet. Även om förstärkande inlärningsmetoder nyligen har använts för att uppnå autonom insamling av greppdatauppsättningar, är de befintliga algoritmerna ofta begränsade till specifika grepptyper. I detta dokument lägger vi fram en ram för hierarkisk förstärkning av lärandet om att fatta politiska beslut. Inom vår ram lär sig hierarkin på lägre nivå flera grepptyper, och hierarkin på högre nivå lär sig en policy att välja mellan de lärda grepptyperna enligt ett punktmoln av ett nytt objekt. Genom experiment, bekräftar vi att vår strategi lär sig greppa genom att bygga greppet dataset autonomt. De experimentella resultaten visar att vårt tillvägagångssätt lär sig flera greppningspolicyer och generaliserar de lärda greppen genom att använda lokal punktmolnsinformation.
I REF Osa et al. använda kontextuellt förstärkande lärande för att lära sig greppa strategier för att generera olika grepptyper.
Experiments with hierarchical reinforcement learning of multiple grasping policies
{'venue': 'ISER', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}