Fokus för detta arbete är att räkna upp de olika tillvägagångssätt och algoritmer som centrerar kring tillämpning av förstärkning lärande i robotiska manipulationsuppgifter. Tidigare metoder använde specialiserade politiska representationer och mänskliga demonstrationer för att begränsa politiken. Sådana metoder fungerade bra med kontinuerliga stat och politik utrymme av robotar men misslyckades med att komma med generaliserade politik. Därefter, högdimensionella icke-linjära funktion approximerare som neurala nätverk har använts för att lära sig politik från grunden. Flera nya och nya metoder har också infört kontrollpolitik med effektiv perceptuell representation med hjälp av djupt lärande. Detta har lett till uppkomsten av en ny gren av dynamiskt robotkontrollsystem som kallas djup förstärkningsinlärning (DRL). Detta arbete förkroppsligar en kartläggning av de senaste algoritmerna, arkitekturerna och deras implementationer i simuleringar och verkliga robotplattformar. Gränssnittet för DRL-arkitekturer delas upp i två olika grenar, nämligen diskreta actionrymdsalgoritmer (DAS) och kontinuerliga actionrymdalgoritmer (CAS). Dessutom är CAS-algoritmerna uppdelade i stokastiska kontinuerliga actionrymder (SCAS) och deterministiska kontinuerliga actionrymder (DCAS)-algoritmer. Tillsammans med att belysa en organisation av DRL algoritmer detta arbete manifesterar också några av de senaste tillämpningarna av dessa metoder i robotiska manipulation uppgifter.
Amarjyoti REF granskade olika metoder och algoritmer som tillämpas för att förstärka lärandet i robotiska manipulationsuppgifter.
Deep Reinforcement Learning for Robotic Manipulation-The state of the art
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}