【摘 要】
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针对机械臂突发单关节故障的情况,提出一种基于深度强化学习的机械臂容错控制方法。在建立环境模型和奖罚机制的基础上,针对机械臂正常运行和故障运行的情况,使用无模型的强
【机 构】
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西南科技大学信息工程学院,中国科学技术大学信息科学技术学院
【基金项目】
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西南科技大学研究生创新基金资助项目(18YCX122);西南科技大学研究生创新基金资助项目(17YCX122);国家“十三五”核能开发项目(20161295)
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针对机械臂突发单关节故障的情况,提出一种基于深度强化学习的机械臂容错控制方法。在建立环境模型和奖罚机制的基础上,针对机械臂正常运行和故障运行的情况,使用无模型的强化学习算法进行离线训练。在Rviz中建立机械臂模型并使用上述网络进行在线控制。实验证明:该算法可以有效完成机械臂的正常控制和容错控制。
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