Abstract-I detta dokument, föreslår vi en förstärkning lärande-baserad algoritm för bana optimering för begränsade dynamiska system. Detta problem motiveras av att dynamiken kanske inte alltid är känd för de flesta robotsystem. Att skapa smidiga, dynamiskt genomförbara banor kan vara svårt för sådana system. Använda provtagningsbaserade algoritmer för rörelseplanering kan resultera i banor som är benägna att oönskade kontroll hopp. De kan dock vanligtvis ge en bra referensbana som en modellfri förstärkande inlärningsalgoritm sedan kan utnyttja genom att begränsa sökdomänen och snabbt hitta en dynamisk smidig bana. Vi använder denna idé för att träna en förstärkande lärande agent att lära sig en dynamisk smidig bana i en läroplan inlärningsmiljö. Dessutom, för generalisering, vi parameterisera politiken med mål platser, så att agenten kan tränas för flera mål samtidigt. Vi visar resultat i såväl simulerade miljöer som verkliga experiment, för en 6-DoF manipulatorarm som drivs i positionskontrollerat läge för att validera den föreslagna idén. Vi jämför de föreslagna idéerna mot en PID controller som används för att spåra en utformad bana i konfigurationsutrymme. Våra experiment visar att vår RL-agent tränad med en referensväg överträffade en modellfri PID-kontrollant av den typ som vanligen används på många robotplattformar för banspårning.
Det närmaste arbetet till vårt är REF, som lär sig en RL agent som optimerar banan för 6-DoF manipulator arm.
Trajectory Optimization for Unknown Constrained Systems using Reinforcement Learning
{'venue': '2019 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)', 'journal': '2019 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}