基于增强学习的关节型机器人动态操作任务运动规划

• 作者: 吕恬生 张培艳
• 来源期刊: 系统仿真学报
• 学科: 工学
• 关键词: 增强学习 运动规划 动态操作任务
• 年，卷（期）: 2006,（9）
• 所属期刊栏目: 信息、控制、决策与仿真
• 页码范围: 2537-2540
• 页数: 4页
• 分类号: TP2
• 字数: 3858字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-731X.2006.09.040

摘要

提出增强学习(RL)解决机器人动态操作任务运动规划的方法.对动态操作任务,分析了如何确定输入输出变量以及强化函数的设计问题;给出用于连续输入输出问题的自适应启发评价(AHC)算法.增强学习解决动态操作任务的运动规划问题,只需要机器人正解进行反复尝试即可学会动作,从而避免了常规运动规划方法中涉及的复杂逆解运算;最后以平面3连杆机器人接取自由飞行的球为例进行仿真研究,结果表明了方法的有效性和可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吕恬生	上海交通大学工程训练中心	133	1568	20.0	32.0
2	张培艳	上海交通大学工程训练中心	16	211	6.0	14.0