基于深度强化学习的机械臂控制研究

来源 :中国矿业大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户：yu8937

【摘要】

：

传统的机械臂控制方法建立在基于任务的精确数学模型之上,缺少自适应性,当环境或任务发生变化时,控制效果大打折扣甚至失控。近年来,在人工智能博弈、机器人控制等方面取得了巨大成功的深度强化学习(Deep Reforcement Learning,DRL),被引入到机械臂的控制中。在机械臂控制中,应用较多的深度强化学习算法为确定性策略梯度算法(Deep Deterministic Policy Gradi

【作者】

：

卜令正

【出处】

：

中国矿业大学

【发表日期】

：

2019年09期

【关键词】

：

机械臂控制深度确定性策略梯度算法深度强化学习奖励函数设计经验回放

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