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基于深度强化学习的机器人控制研究获进展

2020-03-18 08:57      点击:

近来,中国科学院沈阳自动化研讨所与英国爱丁堡918博彩天堂娱乐机器人中心协作研讨取得新发展,提出了一种在动态、非结构环境下根据深度强化学习的移动机械臂自主作业办法,将最新的人工智能学习理论成功应用于实在的杂乱移动机械臂操控。相关研讨成果发表于期刊Sensors

机器人在空间、陆地和水劣等很多动态、非结构环境下作业是一个杂乱的使命,比较于传统工业机器人作业要求更高,一般需求机器人具有感知、导航、决议计划、操作等多种功用。

沈阳自动化所与爱丁堡机器人中心科研团队联合使用神经网络构建了一种机器人全体强化学习操控模型,选用深度学习办法对机器人相机取得的环境与方针信息进行处理,然后将感知信息与机器人当时状况作为体系输入,对机器人的全体行为进行自主操控。经过仿真与实践环境中的交互学习与练习,终究完成了在实在环境下的移动机械臂自主作业,为深度强化学习应用于更为杂乱的水下浮游基座机器人体系展开自主作业研讨奠定了根底。

在依托于沈阳自动化所的机器人学国家重点实验室与爱丁堡机器人中心的战略协作结构(MoU)下,两边积极展开人员互访、学术交流及研讨生联合培育,并在多个研讨范畴展开协作,包含根据深度强化学习的机器人操控、根据视觉的水下三维场景重建与方针辨认、水下机器人自主作业等。跟着协作的深化与加强,后续将会继续产出更多科研成果,促进两边相关科研共同进步。

根据深度强化学习的机器人操控研讨获发展

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