基于SAC算法的多源信息融合机械臂控制方法

作     者：权双璐 郭艳婕 费逢宇 瑜熙敬 宋小云 辛顺恒 王超 QUAN Shuanglu;GUO Yanjie;FEI Fengyu;YU Xijing;SONG Xiaoyun;XIN Shunheng;WANG Chao

作者机构：西安交通大学机械工程学院陕西西安710049 

基　　金：陕西本科和高等继续教育教学改革研究项目(23BZ001) 

出 版 物：《自动化应用》 (Automation Application)

年 卷 期：2024年第65卷第5期

页      码：52-54页

摘      要：融合多源传感器信息可实现机械臂的精准控制。提出了一种基于深度强化学习的多源信息融合控制方法,设计并搭建了可实现多源信息融合的机械臂控制实验平台,融合视觉、触觉、编码器3种模态信息,并选取学习效率较高的SAC算法实现机械臂自主精准控制。在实验平台上,开展了3个由易到难的机械臂运动控制任务,以验证所提多源信息融合机械臂控制方案的有效性。

主 题 词：机械臂 多源信息融合 深度强化学习 SAC算法 

学科分类：080202[080202] 08[工学] 0804[工学-材料学] 0802[工学-机械学] 

D　O　I：10.19769/j.zdhy.2024.05.014

馆 藏 号：203127147...