Подробное описание документа

Гамарник А. А.
   Sim2real перенос с обучением с подкреплением для решения робототехнических задач / Гамарник А. А. ; науч. рук. Волосатова Т. М. // Комплексная автоматизация проектирования и производства (КАПП(М)-2025) : сборник статей 3-ей молодёжной конференции (с международным участием), Москва, 16 мая 2025 года / ред. Карпенко А. П. ; МГТУ им. Н. Э. Баумана (национальный исследовательский университет). - М., 2025. - С. 422-427.

Рассмотрено применение подхода sim2real с использованием обучения с подкреплением (Reinforcement Learning, RL) для планирования траектории движения роботаманипулятора. Цифровой двойник робота манипулятора разрабатывается с использованием модели URDF и файлов геометрии STL, а затем моделируется во фреймворке PyBullet для обнаружения столкновений. Агент, обучаемый в симуляции, оптимизирует движения манипулятора методом проб и ошибок. Выученная политика переносится на физическую роботизированную руку, оснащенную двигателями Dynamixel. Результаты экспериментов показывают высокую долю успешных запусков, достигающую 100 % в симуляции, с сопоставимой производительностью при внедрении на реальное устройство. Исследование подчеркивает потенциал подхода sim2real вместе с RL, а также выявляет ограничения, такие как вычислительная сложность и проблема разрыва между симуляцией и реальностью. Данная работа представляет эффективный подход для разработки и отладки роботизированных систем в симуляции перед внедрением в реальные устройства.
Ключевые слова: обучение с подкреплением, робот-манипулятор, sim2real, цифровой двойник, метод проб и ошибок, PyBullet