Sammanfattning av denna webbsida: Programmering av robotar för att utföra komplexa uppgifter är ett mycket dyrt jobb. Traditionell vägplanering och styrning kan generera punkt till punkt kollision fria banor, men när de uppgifter som ska utföras är komplexa, traditionella planering och kontroll blir komplexa uppgifter. Denna studie fokuserade på robotisk verksamhet inom logistik, särskilt att plocka föremål i ostrukturerade områden med hjälp av en mobil manipulatorkonfiguration. Den mobila manipulatorn måste kunna placera sin bas på rätt plats så att armen kan planera en bana upp till ett objekt i ett bord. En djupt förstärkande inlärning (DRL) metod valdes för att lösa denna typ av komplexa kontrolluppgifter. Med hjälp av armplanerarens feedback lär man sig en regulator för robotbasen, som vägleder plattformen till en sådan plats där armen kan planera en bana upp till objektet. Dessutom jämförs prestandan för två DRL-algoritmer ((Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)) och (Proximal Policy Optimisation (PPO)) inom ramen för en konkret robotisk uppgift.
Iriondo m.fl. REF utbildade en controller för basen av en mobil manipulator som driver plattformen till en möjlig position för att greppa ett objekt på ett bord.
Pick and Place Operations in Logistics Using a Mobile Manipulator Controlled with Deep Reinforcement Learning
{'venue': None, 'journal': 'Applied Sciences', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}