論文の概要: Towards Safe Control of Continuum Manipulator Using Shielded Multiagent Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.07892v1
• Date: Tue, 15 Jun 2021 05:55:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-16 15:01:08.064902
• Title: Towards Safe Control of Continuum Manipulator Using Shielded Multiagent Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: シールド型マルチエージェント強化学習による連続マニピュレータの安全制御に向けて
• Authors: Guanglin Ji, Junyan Yan, Jingxin Du, Wanquan Yan, Jibiao Chen, Yongkang Lu, Juan Rojas, and Shing Shin Cheng
• Abstract要約: ロボットの制御は、MADQNフレームワークにおける1つのエージェント問題である1-DoFとして定式化され、学習効率が向上する。 シールドされたMADQNにより、ロボットは外部負荷下で、サブミリ単位のルート平均二乗誤差で点と軌道追跡を行うことができた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2647816797166165
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Continuum robotic manipulators are increasingly adopted in minimal invasive surgery. However, their nonlinear behavior is challenging to model accurately, especially when subject to external interaction, potentially leading to poor control performance. In this letter, we investigate the feasibility of adopting a model-free multiagent reinforcement learning (RL), namely multiagent deep Q network (MADQN), to control a 2-degree of freedom (DoF) cable-driven continuum surgical manipulator. The control of the robot is formulated as a one-DoF, one agent problem in the MADQN framework to improve the learning efficiency. Combined with a shielding scheme that enables dynamic variation of the action set boundary, MADQN leads to efficient and importantly safer control of the robot. Shielded MADQN enabled the robot to perform point and trajectory tracking with submillimeter root mean square errors under external loads, soft obstacles, and rigid collision, which are common interaction scenarios encountered by surgical manipulators. The controller was further proven to be effective in a miniature continuum robot with high structural nonlinearitiy, achieving trajectory tracking with submillimeter accuracy under external payload.
• Abstract（参考訳）: 連続ロボットマニピュレータは、最小侵襲手術においてますます採用されている。 しかし、その非線形挙動は、特に外部相互作用の対象となる場合、正確にモデル化することが困難であり、制御性能が低下する可能性がある。 本稿では,モデルフリーのマルチエージェント強化学習(rl),すなわちマルチエージェントディープqネットワーク(madqn)を採用し,2自由度ケーブル駆動型連続体手術マニピュレータ(dof)を制御できることについて検討する。 ロボットの制御は、MADQNフレームワークにおける1つのエージェント問題である1-DoFとして定式化され、学習効率が向上する。 アクションセット境界の動的変動を可能にする遮蔽スキームと組み合わせることで、madqnは効率的でより安全なロボットの制御に繋がる。 シールドされたMADQNは、手術用マニピュレータが遭遇する一般的な相互作用シナリオである外負荷、ソフト障害物、剛性衝突の下で、サブミリのルート平均二乗誤差でポイントと軌道追跡を行うことができる。 さらに、制御器は構造的非線形性の高い小型連続ロボットに有効であることが証明され、外部ペイロード下ではサブミリ精度で軌道追跡が達成された。

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