Abstract-En av kännetecknen för prestanda, mångsidighet och robusthet av biologisk motorkontroll är förmågan att anpassa impedansen av det övergripande biomekaniska systemet till olika uppgiftskrav och stokastiska störningar. En överföring av denna princip till robotik är önskvärd, till exempel för att göra det möjligt för robotar att arbeta robust och säkert i vardagliga mänskliga miljöer. Det är dock inte trivialt att härleda variabla impedansregulatorer för praktiska högdof-robotuppgifter. I detta bidrag, vi uppnå sådan vinst schemaläggning med en förstärkning lärande strategi algoritm, PI 2 (Policy förbättring med Path Integrals). PI 2 är en modellfri, provtagningsbaserad inlärningsmetod som bygger på de första principerna för optimal kontroll. PI 2-algoritmen kräver ingen inställning av algoritmiska parametrar förutom utforskningsbullret. Designern kan därför helt fokusera på kostnadsfunktionsdesign för att specificera uppgiften. Ur robotiksynpunkt är en särskilt användbar egenskap hos PI 2 att den kan skala till problem för många DOF, så att RL på verkliga robotsystem blir genomförbar. Vi skissar på PI 2-algoritmen och dess teoretiska egenskaper, och hur den tillämpas för att få schemaläggning. Vi utvärderar vår strategi genom att presentera resultat på två olika simulerade robotsystem, en 3-DOF Phantom Premium Robot och en 6-DOF Kuka Lättvikt Robot. Vi undersöker uppgifter där den optimala strategin kräver både inställning av impedansen av end-effector, och inställning av en referensbana. Resultaten visar att vi kan använda sökväg integral baserad RL inte bara för planering utan också för att härleda variabelt få feedback styrenheter i realistiska scenarier. Således är kraften i variabel impedans kontroll tillgänglig för en mängd olika robotsystem och praktiska tillämpningar.
Nära kopplat till optimal kontroll är förstärkning av lärande (RL), som har använts för lärande variabla impedans policyer i REF.
Variable impedance control - a reinforcement learning approach
{'venue': 'In Robotics: Science and Systems Conference', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}