文档名：基于渐进式神经网络的六足机器人避障策略迁移
摘要：六足机器人直接在现实环境中进行避障训练,会出现数据采样效率低、样机与障碍物产生碰撞造成零件出现不可逆损伤等情况.采用迁移学习中的渐进式神经网络(PNN)来实现模型的多环境迁移.实验基于双重深度(Double-DQN)强化学习预训练模型,将预训练后的模型有机结合为PNN结构,进而完成从源任务到目标任务的避障策略迁移.根据仿真实验的结果显示,相较于其他设计方法,PNN学习目标任务花费的时间大大降低.然后将仿真器中训练好的PNN结构移植到六足机器人样机中测试,最终测试结果表明:六足机器人能够成功完成避障任务.
作者：董星宇 傅汇乔 王鑫鹏 唐开强 留沧海 Author：DONGXingyu FUHuiqiao WANGXinpeng TANGKaiqiang LIUCanghai
作者单位：西南科技大学制造科学与工程学院,四川绵阳621000;制造过程测试技术省部共建教育部重点实验室,四川绵阳621000南京大学工程管理学院控制与系统工程系,江苏南京210093
刊名：传感器与微系统 ISTICPKU
Journal：TransducerandMicrosystemTechnologies
年，卷(期)：2023, 42(2)
分类号：TP242.6
关键词：六足机器人 避障策略 深度强化学习 渐进式神经网络 迁移学习
机标分类号：TP242TP391TP181
在线出版日期：2023年3月13日
基金项目：四川省重大科技专项项目，四川省科技厅重点研发计划资助项目基于渐进式神经网络的六足机器人避障策略迁移[
期刊论文] 传感器与微系统--2023, 42(2)董星宇 傅汇乔 王鑫鹏 唐开强 留沧海六足机器人直接在现实环境中进行避障训练,会出现数据采样效率低、样机与障碍物产生碰撞造成零件出现不可逆损伤等情况.采用迁移学习中的渐进式神经网络(PNN)来实现模型的多环境迁移.实验基于双重深度(Double-DQN)强化学...参考文献和引证文献
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