Decentralized Coordinated Motion Control of Two Hydraulic Actuators Handling a Common Object
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, reinforcement learning is applied to coordinate, in a decentralized fashion, the motions of a pair of hydraulic actuators whose task is to firmly hold and move an object along a specified trajectory under conventional position control. The learning goal is to reduce the interaction forces acting on the object that arise due to inevitable positioning errors resulting from the imperfect closed-loop actuator dynamics. Each actuator is therefore outfitted with a reinforcement learning neural network that modifies a centrally planned formation constrained position trajectory in response to the locally measured interaction force. It is shown that the actuators, which form a multiagent learning system, can learn decentralized control strategies that reduce the object interaction forces and thus greatly improve their coordination on the manipulation task. However, the problem of credit assignment, a common difficulty in multiagent learning systems, prevents the actuators from learning control strategies where each actuator contributes equally to reducing the interaction force. This problem is resolved in this paper via the periodic communication of limited local state information between the reinforcement learning actuators. Using both simulations and experiments, this paper examines some of the issues pertaining to learning in dynamic multiagent environments and establishes reinforcement learning as a potential technique for coordinating several nonlinear hydraulic manipulators performing a common task.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle