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基于双延迟 DDPG 的神经风格迁移用于机器人操纵器的共享控制
提出了一种自定义的神经风格转移框架（NPST3），用于将一组风格转移到机器人操纵器的运动中，通过使用自动编码器定义目标机器人运动的内涵和风格，生成机器人控制策略，并通过引入训练过的风格来改变机器人的运动。在人类志愿者调查中，结果表明可以通过
PDF5 months ago
无模型的复杂动态轨迹跟踪控制与机器学习
通过模型无关的机器学习框架和储水计算方法，实现对双臂机器人操纵器的跟踪控制，仅使用部分观测状态，并且该控制框架在周期性和混沌信号方面表现出有效性和对测量噪声、干扰和不确定性的鲁棒性。
PDF10 months ago
具备视觉和触觉感应的机器人表面探测，用于裂缝检测和表征
本文提出了一种基于光纤视觉和触觉分析的裂纹定位和检测算法，采用基于光纤的手指形传感器进行数据采集和实验，结合视觉算法扫描环境来检测裂纹位置，并通过机器人探测器进行裂纹分析和分类，最终通过运动规划算法实现裂纹的精确定位和长度、宽度、角度等参数
PDFa year ago
用于处理各种机器人手臂任务的离策略深度强化学习算法
本研究使用 DDPG、TD3 和 SAC 三种基于强化学习的算法，在 MuJoCo 仿真环境下对 Fetch 机器人操作器进行四项不同任务的训练，并分析了这三种算法在控制环境中的效率和速度。
PDF2 years ago
应用 PBL 在机器人手臂运动学建模中，结合计算机辅助设计、机器人技术和微控制器的跨学科研发
本文提出了通过以设计、开发和数学建模机器人操纵器作为产业机器人，微控制器和电脑辅助设计三个学科的综合项目，应用基于项目的学习（ABP）来解决学生在课堂上仅使用传统工具计算机器人操纵器的正、逆运动学的困难。在设计和加工完成后，用舵机连接到一个
PDF2 years ago
DeepSym: 无监督连续机器人交互的深度符号生成与规则学习用于规划
该研究提出了一种基于行为细分、离散对象与效果类别的概率规则方法来进行非平凡的行为规划，并在机器人操作中实现了多步对象操作。
PDF4 years ago
面向基于视觉的深度强化学习的机器人运动控制
本文介绍了一种基于机器学习的系统，用于仅基于视觉感知控制机器人操作器。首次展示了只从原始像素图像学习机器人控制器的能力，而不需要对配置有任何先前知识。我们建立在最近深度强化学习的成功基础之上，并开发出一种利用外部视觉观察学习三关节机器人操作
PDF9 years ago