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基于深度強化學(xué)習(xí)的機器人控制研究獲進(jìn)展

2020-03-17 17:01 性質(zhì):轉(zhuǎn)載 作者:沈陽自動化研究所 來源:沈陽自動化研究所
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近日,中國科學(xué)院沈陽自動化研究所與英國愛丁堡機器人中心合作研究取得新進(jìn)展,提出了一種在動態(tài)、非結(jié)構(gòu)環(huán)境下基于深度強化學(xué)習(xí)的移動機械臂自主作業(yè)方法,將最新的人工智能學(xué)習(xí)理論成功應(yīng)用于真...

近日,中國科學(xué)院沈陽自動化研究所與英國愛丁堡機器人中心合作研究取得新進(jìn)展,提出了一種在動態(tài)、非結(jié)構(gòu)環(huán)境下基于深度強化學(xué)習(xí)的移動機械臂自主作業(yè)方法,將最新的人工智能學(xué)習(xí)理論成功應(yīng)用于真實的復(fù)雜移動機械臂控制。相關(guān)研究成果發(fā)表于期刊Sensors

機器人在空間、陸地和水下等大量動態(tài)、非結(jié)構(gòu)環(huán)境下作業(yè)是一個復(fù)雜的任務(wù),相比于傳統(tǒng)工業(yè)機器人作業(yè)要求更高,通常需要機器人具有感知、導(dǎo)航、決策、操作等多種功能。

沈陽自動化所與愛丁堡機器人中心科研團隊聯(lián)合利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建了一種機器人整體強化學(xué)習(xí)控制模型,采用深度學(xué)習(xí)方法對機器人相機獲得的環(huán)境與目標(biāo)信息進(jìn)行處理,然后將感知信息與機器人當(dāng)前狀態(tài)作為系統(tǒng)輸入,對機器人的整體行為進(jìn)行自主控制。通過仿真與實際環(huán)境中的交互學(xué)習(xí)與訓(xùn)練,最終實現(xiàn)了在真實環(huán)境下的移動機械臂自主作業(yè),為深度強化學(xué)習(xí)應(yīng)用于更為復(fù)雜的水下浮游基座機器人系統(tǒng)開展自主作業(yè)研究奠定了基礎(chǔ)。

在依托于沈陽自動化所的機器人學(xué)國家重點實驗室與愛丁堡機器人中心的戰(zhàn)略合作框架(MoU)下,雙方積極開展人員互訪、學(xué)術(shù)交流及研究生聯(lián)合培養(yǎng),并在多個研究領(lǐng)域開展合作,包括基于深度強化學(xué)習(xí)的機器人控制、基于視覺的水下三維場景重建與目標(biāo)識別、水下機器人自主作業(yè)等。隨著合作的深入與加強,后續(xù)將會持續(xù)產(chǎn)出更多科研成果,促進(jìn)雙方相關(guān)科研共同進(jìn)步。

基于深度強化學(xué)習(xí)的機器人控制研究獲進(jìn)展

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