Satheeshbabu, S. ; Uppalapati, N. ; Chowdhary, G. ; Krishnan, G. (2019). Open Loop Position Control of Soft Continuum Arm Using Deep Reinforcement Learning. 2019 International Conference on Robotics and Automation (ICRA). https://doi.org/10.1109/icra.2019.8793653
@inproceedings{Satheeshbabu_2019, title={Open Loop Position Control of Soft Continuum Arm Using Deep Reinforcement Learning}, url={http://dx.doi.org/10.1109/icra.2019.8793653}, DOI={10.1109/icra.2019.8793653}, booktitle={2019 International Conference on Robotics and Automation (ICRA)}, publisher={IEEE}, author={Satheeshbabu, Sreeshankar and Uppalapati, Naveen Kumar and Chowdhary, Girish and Krishnan, Girish}, year={2019}, month=may, pages={5133–5139} }
소프트 로봇은 고유 구동과 외부 하중 모두로 인해 큰 비선형 공간 변형을 겪는다. 이러한 변형의 물리는 복잡하며 정교한 해석/수치 모델을 요구한다. 모델 복잡도 때문에 전통적 모델 기반 제어는 어렵고 부적합할 수 있다. 모델 프리 방법은 정교한 모델링 없이 이러한 복잡계 거동을 분석하는 대안을 제공한다. 본 논문은 심층강화학습 기반의 소프트 공간 연속체 팔 개루프 위치 제어 모델 프리 접근을 제시한다. 연속체 팔은 공압 구동되며, 단방향 굽힘과 양방향 비틀림 변형 조합으로 공간 작업공간을 형성한다. 시뮬레이션에서 경험 재생을 포함한 Deep-Q Learning으로 시스템을 학습한다. 획득한 제어 정책의 효용성과 강건성은 서로 다른 외부 하중 조건에서 시뮬레이션과 연속체 팔 프로토타입 모두에서 검증된다.
저자들은 BR2 공압 소프트 연속체 팔의 개루프 위치 제어를 위해 Deep-Q Learning(DQN) 기반 모델 프리 정책 학습을 제안합니다.