【摘 要】
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现有基于深度强化学习的机械臂轨迹规划方法在未知环境中学习效率偏低,规划策略鲁棒性差。为了解决上述问题,提出了一种基于新型方位奖励函数的机械臂轨迹规划方法A-DPPO,基
【机 构】
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首都师范大学信息工程学院,首都师范大学轻型工业机械臂与安全验证北京市重点实验室,首都师范大学成像技术北京市高精尖创新中心
【基金项目】
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国家自然科学基金（No.61702348,No.61772351,No.61602326,No.61602324）;国家重点研发计划（No.2017YFB1303000,No.2017YFB1302800）;北京市科委项目（No.LJ201607）;北京市教委科研计划一般项目（No.KM201710028017）;科技创新服务能力建设-基本科研业务费（科研类）（No.025185305000）
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现有基于深度强化学习的机械臂轨迹规划方法在未知环境中学习效率偏低,规划策略鲁棒性差。为了解决上述问题,提出了一种基于新型方位奖励函数的机械臂轨迹规划方法A-DPPO,基于相对方向和相对位置设计了一种新型方位奖励函数,通过降低无效探索,提高学习效率。将分布式近似策略优化(DPPO)首次用于机械臂轨迹规划,提高了规划策略的鲁棒性。实验证明相比现有方法,A-DPPO有效地提升了学习效率和规划策略的鲁棒性。
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