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深度学习机器臂控制_基于深度强化学习的机器人手臂控制

基于深度强化学习的机器人手臂控制

杨淑珍

;

韩建宇

;

梁盼

;

古彭

;

杨发展

;

吕萍丽

【期刊名称】

《福建电脑》

【年

(

卷

),

期】

2019(035)001

【摘要】

基于深度强化学习策略

,

研究了机器人手臂控制问题

.

以两节机器人手臂

为对象

,

给出奖励函数和移动方式等

.

结合深度学习与确定性策略梯度强化学习

,

设计深度确定性策略梯度

(DDPG)

学习步骤

,

使得机器人手臂经过训练学习后具

有较高的环境适应性

.

实验表明基于深度强化学习机器人手臂可以快速并且准确

的找到在环境中移动的目标点

.

【总页数】

2

页

(28-29)

【关键词】

深度强化学习

;

深度确定性策略梯度学习算法

;

机器人手臂控制

【作者】

杨淑珍

;

韩建宇

;

梁盼

;

古彭

;

杨发展

;

吕萍丽

【作者单位】

中国矿业大学徐海学院

江苏

徐州

221000;

中国矿业大学徐海学

院

江苏

徐州

221000;

中国矿业大学徐海学院

江苏

徐州

221000;

中国矿业大学

徐海学院

江苏

徐州

221000;

中国矿业大学徐海学院

江苏

徐州

221000;

中国矿

业大学徐海学院

江苏

徐州

221000;

中国矿业大学徐海学院信电系

江苏

徐州

221000

【正文语种】

中文

【中图分类】

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基于专家控制调整的机器人手臂系统模糊控制器设计

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曾昭龙

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李文

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