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基于强化学习的机器人曲面恒力跟踪研究
被引量：
8
1
作者
张铁
肖蒙
+1 位作者
邹焱飚
肖佳栋
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第10期1865-1873,1882,共10页
针对机器人末端执行器和曲面工件接触时难以得到恒定接触力的问题,建立机器人末端执行器与曲面工件的接触模型.构建曲面接触力坐标系与机器人传感器测量坐标系之间的关系,利用基于概率动力学模型的强化学习(PILCO)算法对模型输出参数与...
针对机器人末端执行器和曲面工件接触时难以得到恒定接触力的问题,建立机器人末端执行器与曲面工件的接触模型.构建曲面接触力坐标系与机器人传感器测量坐标系之间的关系,利用基于概率动力学模型的强化学习(PILCO)算法对模型输出参数与接触状态的关系进行学习,对部分接触状态进行预测,强化学习根据预测的状态优化机器人位移输入参数,得到期望跟踪力信号.实验中,将强化学习的输入状态改为一段时间内的状态平均值以减少接触状态下信号的干扰.实验结果表明,利用PILCO算法在迭代8次后能够得到较稳定的力,相比于模糊迭代算法收敛速度较快,力误差绝对值的平均值减少了29%.
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关键词
机器人
曲面跟踪
力控制
基于
概率
动力学模型
的
强化
学习
(
pilco
)
强化
学习
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职称材料
题名
基于强化学习的机器人曲面恒力跟踪研究
被引量：
8
1
作者
张铁
肖蒙
邹焱飚
肖佳栋
机构
华南理工大学机械与汽车工程学院
出处
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第10期1865-1873,1882,共10页
基金
国家科技重大专项资助项目(2015ZX04005006)
广东省科技计划资助项目(2014B090921004,2015B010918002)
中山市科技重大专项资助项目(2016F2FC0006)
文摘
针对机器人末端执行器和曲面工件接触时难以得到恒定接触力的问题,建立机器人末端执行器与曲面工件的接触模型.构建曲面接触力坐标系与机器人传感器测量坐标系之间的关系,利用基于概率动力学模型的强化学习(PILCO)算法对模型输出参数与接触状态的关系进行学习,对部分接触状态进行预测,强化学习根据预测的状态优化机器人位移输入参数,得到期望跟踪力信号.实验中,将强化学习的输入状态改为一段时间内的状态平均值以减少接触状态下信号的干扰.实验结果表明,利用PILCO算法在迭代8次后能够得到较稳定的力,相比于模糊迭代算法收敛速度较快,力误差绝对值的平均值减少了29%.
关键词
机器人
曲面跟踪
力控制
基于
概率
动力学模型
的
强化
学习
(
pilco
)
强化
学习
Keywords
robot
contour tracking
force control
probabilistic inference and learning for control(
pilco
)
reinforcement learning
分类号
TP242 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于强化学习的机器人曲面恒力跟踪研究
张铁
肖蒙
邹焱飚
肖佳栋
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
8
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职称材料
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