論文の概要: Towards Real-World Efficiency: Domain Randomization in Reinforcement Learning for Pre-Capture of Free-Floating Moving Targets by Autonomous Robots
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.06460v1
- Date: Mon, 10 Jun 2024 16:54:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-11 12:29:56.404459
- Title: Towards Real-World Efficiency: Domain Randomization in Reinforcement Learning for Pre-Capture of Free-Floating Moving Targets by Autonomous Robots
- Title(参考訳): 実世界の効率をめざす:自律ロボットによる自由浮遊移動目標のプレキャプチャのための強化学習におけるドメインランダム化
- Authors: Bahador Beigomi, Zheng H. Zhu,
- Abstract要約: 本研究では,微小重力環境下でのロボットプレグラスピングの複雑な課題に対処するために,深層強化学習に基づく制御手法を提案する。
本手法は,ソフトアクター・クリティックな手法を用いて,自由な移動物体にグリッパーが十分に接近できるように,非政治強化学習の枠組みを取り入れたものである。
プレグラスピングのアプローチタスクを効果的に学習するために,エージェントに明確で洞察に富んだフィードバックを提供する報酬関数を開発した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this research, we introduce a deep reinforcement learning-based control approach to address the intricate challenge of the robotic pre-grasping phase under microgravity conditions. Leveraging reinforcement learning eliminates the necessity for manual feature design, therefore simplifying the problem and empowering the robot to learn pre-grasping policies through trial and error. Our methodology incorporates an off-policy reinforcement learning framework, employing the soft actor-critic technique to enable the gripper to proficiently approach a free-floating moving object, ensuring optimal pre-grasp success. For effective learning of the pre-grasping approach task, we developed a reward function that offers the agent clear and insightful feedback. Our case study examines a pre-grasping task where a Robotiq 3F gripper is required to navigate towards a free-floating moving target, pursue it, and subsequently position itself at the desired pre-grasp location. We assessed our approach through a series of experiments in both simulated and real-world environments. The source code, along with recordings of real-world robot grasping, is available at Fanuc_Robotiq_Grasp.
- Abstract(参考訳): 本研究では,微小重力環境下でのロボットプレグラスピングの複雑な課題に対処するために,深層強化学習に基づく制御手法を提案する。
強化学習を活用することで、手動の特徴設計の必要性を排除し、問題を単純化し、試行錯誤を通じてロボットに事前学習の権限を与える。
提案手法は,ソフトアクター・クリティック・テクニックを応用した非政治強化学習の枠組みを取り入れ,グリッパーが浮動小数点移動物体に十分に接近できるようにし,最適なプレグレープ成功を確実にする。
プレグラスピングのアプローチタスクを効果的に学習するために,エージェントに明確で洞察に富んだフィードバックを提供する報酬関数を開発した。
本研究では,ロボット3Fグリップが自由移動目標に向かって移動し,それを追尾し,所望の移動前位置で位置決めする,プレグラッピング作業について検討する。
シミュレーション環境と実環境環境の両方における一連の実験を通じて、我々のアプローチを評価した。
ソースコードはFanuc_Robotiq_Graspで公開されている。
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