Real-time Motion Planning for Robotic Teleoperation Using Dynamic-goal Deep Reinforcement Learning
Notice bibliographique
Résumé
We propose Dynamic-goal Deep Reinforcement Learning (DGDRL) method to address the problem of robot arm motion planning in telemanipulation applications. This method intuitively maps human hand motions to a robot arm in real-time, while avoiding collisions, joint limits and singularities. We further propose a novel hardware setup, based on the HTC VIVE VR system, that enables users to smoothly control the robot tool position and orientation with hand motions, while monitoring its movements in a 3D virtual reality environment. A VIVE controller captures 6D hand movements and gives them as reference trajectories to a deep neural policy network for controlling the robot’s joint movements. Our DGDRL method leverages the state-of-art Proximal Policy Optimization (PPO) algorithm for deep reinforcement learning to train the policy network with the robot joint values and reference trajectory observed at each iteration. Since training the network on a real robot is time-consuming and unsafe, we developed a simulation environment called RobotPath which provides kinematic modeling, collision analysis and a 3D VR graphical simulation of industrial robots. The deep neural network trained using RobotPath is then deployed on a physical robot (ABB IRB 120) to evaluate its performance. We show that the policies trained in the simulation environment can be successfully used for trajectory planning on a real robot. The the codes, data and video presenting our experiments are available at https://github.com/kavehkamali/ppoRobotPath.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».