Abstract-Den höga precision monteringen av mekaniska delar kräver precision som överstiger robotens. Konventionella part-mating metoder som används i den nuvarande tillverkningen kräver ett stort antal parametrar som måste finjusteras innan de sätts in. Vi visar hur en robot framgångsrikt kan utföra en peg-in-hole-uppgift med en tight clearance genom att träna ett återkommande neuralt nätverk med förstärkningsinlärning. Förutom att minska den manuella ansträngningen, visar den föreslagna metoden också en bättre monteringsprestanda med ett snävare avstånd och robusthet mot positions- och vinkelfel för peg-in-hole-uppgiften. Det neurala nätverket lär sig att vidta optimala åtgärder genom att observera sensorerna hos en robot för att uppskatta systemets tillstånd. Fördelarna med vår föreslagna metod valideras experimentellt på en 7-axlig ledad robotarm.
Inoue m.fl. REF visar hur man använder ett återkommande nätverk för att lära sig söka och infoga åtgärder på en hög precision montering uppgift.
Deep reinforcement learning for high precision assembly tasks
{'venue': '2017 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)', 'journal': '2017 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}