Sep, 2022

通过强化学习对超声波群体机器人进行可编程控制

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TL;DR利用强化学习控制策略，将声学力学用于微型机器人的导航，通过第二辐射力及微泡聚集优势，成功地实现了微泡在微流体环境下的自主声学导航，为制造具备计算智能并能在非结构化环境中独立导航的智能微纳机器人提供了基础支持。
发现论文，激发创造
  • 利用强化学习导航微型机器人群体以进行定向输送

    本研究使用强化学习算法 (PPO 和 RPO) 来控制微型机器人群在水力影响下到达目标。研究表明课程学习可以提高性能，并展示了在控制 25 个游泳器协同机动方面 RL 模型的能力。

    Jun, 2023

  • 智能磁性微机器人通过深度强化学习学会游泳

    研究开发出了智能螺旋状磁性水凝胶微型机器人，并通过深度强化学习算法自主推导出控制策略，使其在未经表征的仿生流体环境下受控于三维电磁铁阵列产生的变时磁场游泳。

    Jan, 2022

  • 声波空化气泡的位置控制与强化学习

    通过强化学习开发了一种控制技术，可以在双频驻波声场中任意控制声空化泡的位置。

    Dec, 2023

  • 通过强化学习实现智能微游动物的流体导航

    本文介绍了如何利用强化学习算法设计智能的微型游泳机器人，实现在复杂液体环境下的自主适应行为与最优策略的学习。

    Jan, 2017

  • 海胆精子的趋化运动通过深度强化学习实现

    研究模仿海胆精子细胞的化感运动模型，利用人工神经网络作为决策代理，通过深度强化学习算法实现微型机器人的智能机动，在有限的环境信息下，发现比人类设计更有效的运动策略，并利用外部扰动促进化感运动。

    Aug, 2022

  • 动态障碍物下的 3D 环境自主无人机群导航与多目标跟踪

    本研究提出一种基于深度强化学习的自主建模人工群体的方法，以解决手动创建过程时间复杂且不切实际的问题。该方法通过对静态和动态障碍物及阻力的建模，实现了多目标追踪和鲁棒群体形成，而采用的策略包括动态群体管理、避免障碍与追踪对象及岛屿建模。创新的基于策略的深度强化学习算法取得了显著的结果，表明该方法在复杂环境下显著提高了群体导航和追踪多个目标的能力。

    Feb, 2022

  • 可拆卸和潜水的软体机器人手臂及对应的学习运动学模型开发

    本文介绍了一种模块化且可潜水的软体机械臂，其由主要是 3D 打印的部件组成，由液压驱动器驱动。其模块化设计可实现多种形状配置和易于交换的软式致动器，并使用深度神经网络开发了初步的正 / 反向运动学模型，以便探索在该系统上进行机器学习控制算法。

    Sep, 2022

  • 磁性微游动器在深度强化学习下的高保真毛细血管路径规划

    以仿生细菌鞭毛为工具，在复杂的人类视网膜毛细血管网络中，通过强化学习机制将其可靠地引导到预定目标，以实现生物医学应用的靶向药物输送、微创手术及感知等。

    Mar, 2024

  • 多智能体强化学习中的化学趋化策略的出现

    探究强化学习在生物系统中的应用，以了解智能体的信息处理方式，研究其在趋化性游动中的应用和策略。

    Apr, 2024

  • 移动机器人麦克风阵列的鲁棒声源定位

    本文介绍使用 8 个麦克风的时间延迟到达估计法在三维空间中实现机器人对不同类型声源的实时定位，能够在 3 米范围内，3 度的精度内快速响应，以补充视觉对环境中感兴趣人或事件的本地化。

    Feb, 2016