A Reinforcement Learning Approach in Assignment of Task Priorities in Kinematic Control of Redundant Robots
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
Based on the recent advances of Deep Reinforcement Learning (DRL) and promising results, in this paper, we propose a framework for strict priority assignment in the context of kinematic control of redundant robots. The presented method focuses on redundant robots performing multiple concurrent tasks with potentially conflicting requirements and learns how to re-assign task priorities to ensure critical tasks get executed through smooth transitions. A Deep Q-Network (DQN) reinforcement learning agent is trained to assign the proper strict priorities to a stack of predefined kinematic control tasks (e.g., position control, orientation control, obstacle avoidance control, etc.) in a varying environment. Furthermore, to address the discontinuities in the control law due to the changes in the task priorities, a smoothing algorithm is proposed to ensure continuous reference velocities to the robot’s joints. The proposed method is generic and extendable to a higher number of tasks and can be used when a reordering, swapping, addition, or deletion of tasks is required. The effectiveness of the proposed method is shown in simulation on a 5-DoF planar manipulator and a 7-DoF planar bipedal robot. The results show that the DRL agent is successful in assigning the correct hierarchy of tasks at each robot’s state based on the global goal of the robot.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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