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基于强化学习的机器人多接触交互任务控制
引用本文:柯恺宸,金士博,高博扬,黄行蓉.基于强化学习的机器人多接触交互任务控制[J].动力学与控制学报,2023,21(12):49-65.
作者姓名:柯恺宸  金士博  高博扬  黄行蓉
作者单位:北京航空航天大学中法工程师学院/国际通用工程学院,北京 100191;北京航空航天大学杭州创新研究院(余杭),杭州 310023;北京航空航天大学中法工程师学院/国际通用工程学院,北京 100191;北京航空航天大学杭州创新研究院(余杭),杭州 310023;北京航空航天大学发动机研究院,北京 100191;哈尔滨工业大学计算学部,哈尔滨 150001
摘    要:作为自动化和智能化时代的代表,机器人技术的发展成为智能控制领域研究的焦点,各种基于机器人的智能控制技术应运而生,机器人被越来越多地应用于实现与环境之间的复杂多接触交互任务.本文以机器人复杂多接触交互任务为核心问题展开讨论,结合基于强化学习的机器人智能体训练相关研究,对基于强化学习方法实现机器人多接触交互任务展开综述.概述了强化学习在机器人多接触任务研究中的代表性研究,当前研究中存在的问题以及改进多接触交互任务实验效果的优化方法,结合当前研究成果和各优化方法特点对未来机器人多接触交互任务的智能控制方法进行了展望.

关 键 词:强化学习  智能控制  机器人  多接触交互任务
收稿时间:2022/6/19 0:00:00
修稿时间:2022/12/2 0:00:00

A Survey of Robot Intelligent Control Method in Contact Rich Tasks
Ke Kaichen,Jin Shibo,Gao Boyang,Huang Xingrong.A Survey of Robot Intelligent Control Method in Contact Rich Tasks[J].Journal of Dynamics and Control,2023,21(12):49-65.
Authors:Ke Kaichen  Jin Shibo  Gao Boyang  Huang Xingrong
Abstract:As a representative of the automation and intelligence era, robot technology has become the focus of the intelligent control research, Various robot intelligent control technologies have been developed, Robots are more and more used to achieve some complex contact-rich interaction tasks. This paper chooses robot complex contact-rich interaction tasks as a topic, combining the research of robot reinforcement learning, to make a survey of research about the robot contact-rich interaction tasks based on reinforcement learning. We review some representative researches of implementing reinforcement learning in robot contact-rich interaction tasks, analyze the existing problems in these researches, summarize the optimization methods of solving these problems to improve the experimental effects, and finally make a prospect on the future of robot contact-rich tasks.
Keywords:reinforcement learning  intelligent control  robot  contact-rich tasks
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