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基于触觉传感器和强化学习内在奖励的机械臂抓取方法
被引量:
2
1
作者
宋相兵
季玉龙
+2 位作者
俎文强
何扬
杨红雨
《四川大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第3期53-62,共10页
触觉在机器人抓取过程中扮演着重要的角色,但在大多数强化学习任务中,触觉仅被用于拓展状态空间,其提供的位置和压力等信息很少被完全利用.针对该问题,同时受内在奖励机制启发,首先设计了一种“倒T”形传感器阵列布局;然后基于这种传感...
触觉在机器人抓取过程中扮演着重要的角色,但在大多数强化学习任务中,触觉仅被用于拓展状态空间,其提供的位置和压力等信息很少被完全利用.针对该问题,同时受内在奖励机制启发,首先设计了一种“倒T”形传感器阵列布局;然后基于这种传感器阵列提出了新的内在激励方法,该方法根据机械臂末端与物体接触位置的不同,给予不同的重视程度,鼓励智能体以更有效的姿态来夹取物体;最后将该方法在仿真环境中进行测试,结果表明该方法在夹取椭球和圆球物体任务中收敛速度比最新的基准方法平均提高了约20%.
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关键词
深度强化学习
机械臂
抓取
触觉
内在奖励
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职称材料
题名
基于触觉传感器和强化学习内在奖励的机械臂抓取方法
被引量:
2
1
作者
宋相兵
季玉龙
俎文强
何扬
杨红雨
机构
四川大学视觉合成图形图像技术国防重点学科实验室
四川大学空天科学与工程学院
四川大学计算机学院
出处
《四川大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第3期53-62,共10页
基金
国家自然科学基金重点项目(U20A20161)。
文摘
触觉在机器人抓取过程中扮演着重要的角色,但在大多数强化学习任务中,触觉仅被用于拓展状态空间,其提供的位置和压力等信息很少被完全利用.针对该问题,同时受内在奖励机制启发,首先设计了一种“倒T”形传感器阵列布局;然后基于这种传感器阵列提出了新的内在激励方法,该方法根据机械臂末端与物体接触位置的不同,给予不同的重视程度,鼓励智能体以更有效的姿态来夹取物体;最后将该方法在仿真环境中进行测试,结果表明该方法在夹取椭球和圆球物体任务中收敛速度比最新的基准方法平均提高了约20%.
关键词
深度强化学习
机械臂
抓取
触觉
内在奖励
Keywords
Deep reinforcement learning
Robot arm
Grasping
Haptics
Intrinsic reward
分类号
TP242.6 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于触觉传感器和强化学习内在奖励的机械臂抓取方法
宋相兵
季玉龙
俎文强
何扬
杨红雨
《四川大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2022
2
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职称材料
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参考文献
引证文献
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