强化学习在仿真模拟环境中取得了较大成功,但在真实世界的实际系统中缺乏安全保证,无法有效的进行探索。针对传统深度强化学习在运动体训练过程中缺乏安全保证的问题,本文结合深度确定性策略梯度算法及控制障碍函数算法在事后经验回放的样本采样机制下提出了一种控制器的体系结构,无模型强化学习控制器在控制障碍函数的约束下进行在线学习,以确保学习过程中的安全性,同时为了解决奖励稀疏问题,引入了事后经验回放算法,对中间
基于深度强化学习的视觉反馈机械臂抓取系统 机械臂抓取摆放及堆叠物体是智能工厂流水线上常见的工序,可以有效的提升生产效率,本文针对机械臂的抓取摆放、抓取堆叠等常见任务,结合深度强化学习及视觉反馈,采用AprilTag视觉标签、后视经验回放机制,实现了稀疏奖励下的机械臂的抓取任务,并针对本文的抓取场景提出了结合深度确定性策略梯度及后视经验回放的分段学习的算法,相比于传统控制算法,强化学习提高了抓取的
使用强化学习完成运动体路径规划任务【sarsa】【Q-learning】 实现【sarsa】【Q-learning】算法路径规划任务 预期效果:到达绿色目标点 环境介绍 紫色为小车: 数学模型:[[np.cos(theta), 0],[np.sin(theta), 0],[0, 1.0]] 红色为障碍物: 碰撞:-5.0 绿色为目标区域: 到达:+2.0 其他奖励:
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精选使用强化学习与障碍函数完成避障任务
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